条件筛选器中的R dplyr resolve变量

我试图根据一个变量值进行筛选，并尝试了筛选、点和引号的多种组合，但均无效

举个例子，我有一个

runlist = c(1, 2, 3, 4, 5) 

还有一个数据帧嘘声

run <- rep(seq(5), 3)
edge1 <- sample(20, 15)
edge2 <- sample(20, 15)
weights <- sample(50, 15)
boo <- as.data.frame(cbind(run, edge1, edge2, weights))

我将创建一个网络图，并找到每次运行的密度和中心度值

bing <- graph.data.frame(bop)

bing我的答案不是“在条件过滤器中解析变量”，而是有一种更简单的方法来完成您想要做的事情

其主要思想是基于变量
run
拆分数据帧，并将一个函数映射到每个片段上。此函数获取一段数据帧并输出一个IGRAPHE

下面的代码完成了上述操作，将图形列表存储在
graph
列中。（这是一个列表列，请参阅下页的详细信息）

我的答案不是“在条件过滤器中解析变量”，而是有一种更简单的方法来完成您想要做的事情

其主要思想是基于变量
run
拆分数据帧，并将一个函数映射到每个片段上。此函数获取一段数据帧并输出一个IGRAPHE

下面的代码完成了上述操作，将图形列表存储在
graph
列中。（这是一个列表列，请参阅下页的详细信息）

将
用于（唯一（boo$run）中的i）
instead@Nate哇，是的，这很有效。你能解释一下为什么你的建议有效，而
runlist=unique（boo$run）
和
runlist
上的索引无效吗？我怎样才能正确地@your handle，它有一个空格？使用
for（I in unique（boo$run））
instead@Nate哇，是的，这很有效。你能解释一下为什么你的建议有效，而
runlist=unique（boo$run）
和
runlist
上的索引无效吗？我怎么才能正确地@your handle哪个有空格？Intruiging。我会尝试一下，看看是否能得到我想要的中心度和密度统计数据。我喜欢你将选择插入到图形调用中，所以我得到了图的列表列，但是我没有成功地单独使用这些图来获得密度和中心度统计数据。我甚至反映了你的建议，并尝试了
PDensities%mutate（PDensities=map（数据，函数（x）graph.density（x））
，但没有收到图形对象错误消息。还感谢您发送文档链接，非常有趣，但它推荐的扫帚似乎不会整理网络图。例如，如何获得每个图的graph.density？我喜欢使用这种方法。每个图形都存储为数据框中的一个单元格。您可以像往常一样，使用my_dataframe[2,3]

提取第二行和第三列中的图形。可能有一种更有效的映射操作，它将提取函数映射到列表列的每个单元格。但最基本的想法是，你可以像任何列一样从列表列中提取内容。我在管道中添加了一个操作，可以接收图形并输出密度。这很有效，而且速度很快。非常感谢，我在用这个。我会尝试一下，看看是否能得到我想要的中心度和密度统计数据。我喜欢你将选择插入到图形调用中，所以我得到了图的列表列，但是我没有成功地单独使用这些图来获得密度和中心度统计数据。我甚至反映了你的建议，并尝试了

PDensities%mutate（PDensities=map（数据，函数（x）graph.density（x））

，但没有收到图形对象错误消息。还感谢您发送文档链接，非常有趣，但它推荐的扫帚似乎不会整理网络图。例如，如何获得每个图的graph.density？我喜欢使用这种方法。每个图形都存储为数据框中的一个单元格。您可以像往常一样，使用my_dataframe[2,3]提取第二行和第三列中的图形。可能有一种更有效的映射操作，它将提取函数映射到列表列的每个单元格。但最基本的想法是，你可以像任何列一样从列表列中提取内容。我在管道中添加了一个操作，可以接收图形并输出密度。这很有效，而且速度很快。非常感谢，我正在用这个。

bop <- boo %>% filter( run == i ) %>% select( edge1, edge2, weights )

bing <- graph.data.frame(bop)

boo %>%
  group_by(run) %>%
  nest() %>%
  mutate(graph = map(data, function(x) graph.data.frame(x %>% select(edge1, edge2, weights)))) %>%
  mutate(density = map(graph, function(x) graph.density(x))