Question

我正在尝试习惯使用tidyverse。我不知道我的数据是否适合使用map()等函数。我喜欢list-columns的组织，所以我想知道如何使用group_by()，summarize()，map()和其他函数的组合来实现这一点。我知道如何在向量列中使用这些函数，但在列表列的情况下不知道如何处理它。

示例数据：

library(tidyverse)

set.seed(3949)
myList <- replicate(12, sample(1:20, size = 10), simplify = FALSE)

tibble(
  group = rep(c("A", "B"), each = 6),
  data = myList
)

列表列中的每个向量都有十个元素，这些元素是给定试验的值。我想做的是按group对tibble进行分组，然后找到扩展列表的“列”平均值和se。换句话说，就像我将列表列视为一个矩阵，每个行的tibble绑定在一起。输出将包含组和试验的列，因此它的格式正确为ggplot2。

        mean        se group trial
1   6.000000 1.6329932     A     1
2  12.666667 2.3333333     A     2
3  12.333333 2.8007935     A     3
4  13.833333 1.8150605     A     4
5   8.166667 3.1028661     A     5
6  11.500000 2.9410882     A     6
7  13.666667 2.3758040     A     7
8   6.833333 1.7779514     A     8
9  11.833333 2.3009660     A     9
10  8.666667 1.7061979     A    10
11  8.333333 1.6865481     B     1
12 12.166667 2.6002137     B     2
13 10.000000 2.7080128     B     3
14 11.833333 3.1242777     B     4
15  4.666667 1.2823589     B     5
16 12.500000 3.0413813     B     6
17  6.000000 1.5055453     B     7
18  8.166667 1.6616591     B     8
19 11.000000 2.6708301     B     9
20 13.166667 0.9457507     B    10

以下是我通常会这样做的事情：

set.seed(3949)

data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 6)) %>%
  cbind(replicate(12, sample(1:20, size = 10)) %>% t()) %>%
  split(.$group) %>%
  lapply(function(x) data.frame(mean = colMeans(x[ ,2:11]),
                                se = apply(x[ ,2:11], 2, se))) %>%
  do.call(rbind,.) %>%
  mutate(group = substr(row.names(.), 1,1),
         trial = rep(1:10, 2)) %>% 

  ggplot(aes(x = trial, y = mean)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  facet_grid(~ group) +
  scale_x_continuous(limits = c(1,10), breaks = seq(1, 10, 1)) +
  geom_errorbar(aes(ymin = mean-se, ymax = mean+se), color = "black") + 
  theme_bw()

使用tidyverse函数有更简洁的方法吗？

Answer 1

我认为另一种方法是使用nest()和map()。

library(tidyverse)
library(plotrix) #For the std.error

# Your second sample dataset
set.seed(3949)
df <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 6)) %>%
  cbind(replicate(12, sample(1:20, size = 10)) %>% t()) 


df %>% 
  nest(-group) %>% 
  mutate(mean = map(data, ~rowMeans(.)), 
         se = map(data, ~ plotrix::std.error(t(.))), 
         trial = map(data, ~ seq(1, nrow(.)))) %>%
  unnest(mean, se, trial) %>% 
  ggplot(aes(x = trial, y = mean)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  facet_grid(~ group) +
  geom_errorbar(aes(ymin = mean-se, ymax = mean+se), color = "black") + 
  theme_bw()

使用purrr和dplyr按组分组逐个列表的每个元素

1 个答案: