在分组数据上应用Purrr:：Map时，获取Mutate错误

嗨，我正试图通过使用

purrr:：map

应用一个非常简单的函数，但是我在mutate_impl（.data，dots）中不断得到错误

错误：
计算错误：未使用的参数（.x[[i]]）。

代码如下：

data = data.frame(name = c('A', 'B', 'C'), metric = c(0.29, 0.39,0.89))
get_sample_size = function(metric, threshold = 0.01){

  sample_size =  ceiling((1.96^2)*(metric*(1-metric))/(threshold^2))
  return(data.frame(sample_size))
}
data %>% group_by(name) %>% tidyr::nest() %>% 
  dplyr::mutate(result = purrr::map( .x = data, .f = get_sample_size,  metric = metric, threshold = 0.01 ))

---

您不需要

嵌套
。
get\u sample\u size
函数中的
metric
参数应该是一个数字向量，但是如果执行
nest
，则
data
列是一个数据帧列表，不能作为
metric
参数的输入

我认为您可以使用
summary
和
map
将您的函数应用于
metric
列

library(tidyverse)

data %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarize(result = purrr::map(.x = metric, 
                                .f = get_sample_size,  
                                threshold = 0.01))
# # A tibble: 3 x 2
#   name  result              
#   <fct> <list>              
# 1 A     <data.frame [1 x 1]>
# 2 B     <data.frame [1 x 1]>
# 3 C     <data.frame [1 x 1]>

库（tidyverse）
数据%>%
分组单位（名称）%>%
汇总（结果=purrr:：map（.x=metric，
.f=获取样本大小，
阈值=0.01）
##tibble:3 x 2
#命名结果
#                  
#1A
#2 B
#3 C
当您在
映射的
部分传递
度量时，不清楚该列是否是嵌套数据框中的一列。但一旦你像以前那样嵌套了数据，
metric
就不是
data
中的一列，而是嵌套框架中的一列……也称为“data”。（这是一个很好的例子，说明了为什么你需要更具体的变量名。）

如果要映射到
数据
列，可以使用
$metric
指向该列，或者像我在这里所做的那样，在编写函数时（例如
df$metric
），或者在公式表示法中（例如
$metric
）

正如@www所说，在这种情况下，您不需要嵌套数据帧。但对于更复杂的情况，可能需要使用嵌套的数据帧，例如用于构建模型，因此最好知道如何准确引用所需的数据

库（tidyverse）
数据%>%
分组单位（名称）%>%
tidyr:：nest（）%>%
变异（结果=映射（数据、函数（df））{
获取样本大小（度量=df$metric，阈值=0.01）
}))
#>#tibble:3 x 3
#>名称数据结果
#>                             
#>1A
#>2 B
#>3 C

由（v0.2.1）于2019-01-16创建