如何使用dplyr计算嵌套数据帧中的行数

下面是一个愚蠢的数据帧示例：

df <- data_frame(A = c(rep(1, 5), rep(2, 4)), B = 1:9) %>% 
  group_by(A) %>% 
  nest()

---

出了什么问题？

使用

dplyr

：

df %>% 
  group_by(A) %>%
  mutate(N = nrow(data.frame(data)))

A数据N
1     1      5
2     2      4

你可以做：

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(N = nrow(data))

其中：

#Source: local data frame [2 x 3]
#Groups: <by row>
#
## A tibble: 2 × 3
#      A             data     N
#  <dbl>           <list> <int>
#1     1 <tibble [5 × 1]>     5
#2     2 <tibble [4 × 1]>     4

#来源：本地数据帧[2 x 3]
#小组：
#
##一个tibble:2×3
#数据
#              
#1     1      5
#2     2      4

结合

dplyr

和

purrr

您可以：

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(N = nrow(data))

库（tidyverse）
df%>%
变异（n=map_dbl（数据，nrow））
#>#A tible:2×3
#>数据
#>               
#> 1     1      5
#> 2     2      4

---

我喜欢这种方法，因为您保持在通常的工作流程中，在mutate中创建一个新列，但利用

map.*

-系列，因为您需要对列表进行操作。

尝试以下方法：

df$nRow与我上面提到的
apply
系列相比，
dplyr
解决方案中非常好的解决方案。我很喜欢这个。
df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(N = nrow(data))

#Source: local data frame [2 x 3]
#Groups: <by row>
#
## A tibble: 2 × 3
#      A             data     N
#  <dbl>           <list> <int>
#1     1 <tibble [5 × 1]>     5
#2     2 <tibble [4 × 1]>     4