R 为嵌套的TIBLES添加分组变量

这是对此的后续行动

我需要能够在新的嵌套表中按（）对列进行分组。我找不到一个purrr函数来实现这一点（尽管我知道存在一个解决方案）。我需要将每个表中的_分组，以应用附加的汇总函数并适当拟合线性模型。这里的示例只是一个虚拟示例

library(tidyverse)
set.seed(2)
N <- 30
df <- tibble(type = rep(c("small","medium","high"), each=N/3),
             dummy = rep(c(1,5,10),each=10),
             xvals = rep(1:10,3),
             A = rnorm(N)*dummy,
             B = rnorm(N)*dummy,
             C = rnorm(N)*dummy) %>%
  mutate(type = factor(type, levels=c("small","medium","high"))) %>%
  select(-dummy) %>%
  pivot_longer(cols=-c(type,xvals), names_to="metric", values_to = "value") %>%
  group_by(type) %>%
  group_nest(.key="data")

库（tidyverse）
种子（2）
N%
选择（-dummy）%>%
pivot_更长（cols=-c（type，xvals），name_to=“metric”，values_to=“value”）%>%
分组依据（类型）%>%
组嵌套（.key=“data”）

这将生成一个包含两列的TIBLE：

df
# A tibble: 3 x 2
  type   data             
  <fct>  <list>           
1 small  <tibble [30 x 3]>
2 medium <tibble [30 x 3]>
3 high   <tibble [30 x 3]>

df
#一个tibble:3x2
类型数据
1小
2中等
3高

这是我想在所有嵌套的Tibble中执行的操作的一个示例：

df[[2]][[1]] %>% 
  group_by(metric) %>%
  summarize(mean = mean(value))

# A tibble: 3 x 2
  metric   mean
  <chr>   <dbl>
1 A       0.211
2 B      -0.296
3 C      -0.391

df[[2][[1]]%>%
分组单位（公制）%>%
汇总（平均值=平均值）
#一个tibble:3x2
公制平均数
1 A 0.211
2b-0.296
3 C-0.391

在

组嵌套

之后，“数据”是

列表

列的

tible

s，只有两列“type”和“data”。如果我们需要根据

列表

列创建分组，请使用

映射

在

列表

中循环，然后按进行分组

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)

df %>%
    mutate(data  = map(data, ~ .x %>%
                                   group_by(metric)  %>%
              summarize(mean = mean(value)))) -> out

out$data[[1]]
# A tibble: 3 x 2
#  metric   mean
#  <chr>   <dbl>
#1 A       0.115
#2 B       0.323
#3 C      -0.326

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
图书馆（purrr）
df%>%
变异（数据=映射（数据，~.x%>%
分组单位（公制）%>%
汇总（平均值=平均值））->out
out$data[[1]]
#一个tibble:3x2
#公制平均数
#     
#1 A 0.115
#2b0.323
#3 C-0.326

---

注意：输出值将不同，因为在

组嵌套之后没有
设置
种子
，只有两列
类型
和
数据
所需的输出是什么？您试图创建的tibble看起来像什么？您只能根据tibble在顶层的列对其进行分组。@akrun我根据您的评论更新了帖子。现在我的意图应该更清楚了。@LloydChristmas。你可以查我的资料