使用tidyr:：nest（）时按列保留dplyr:：group_

以R中的以下示例为例

library(dplyr)
library(tidyr)

mtcars_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% nest()

我希望通过

数据中的列

，但我无法找到解决方案。我能理解这可能是一个利基需求。例如，您可能希望创建每个

group_by

数据帧的表，并将

cyl

作为列包含在该输出中

library(pander)
mtcars_cyl$data %>% pander::pander()

在其他情况下，当与

purr

组合使用时，可能需要在函数调用中包含

groupby

列。

您可以使用

split（mtcars，mtcars$cyl）

。这将给出一个数据帧列表

拆分（mtcars，mtcars$cyl）
#> $`4`
#>mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb
#>Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 4 1
#>Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#>Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#>菲亚特128 32.4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 4 1
#>本田思域30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 4 2
#>丰田花冠33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 4 1
#>丰田电晕21.5120.11973.702.46520.011031
#>菲亚特X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 4 1
#>保时捷914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#>莲花欧罗巴30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 5 2
#>沃尔沃142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 4 2
#>
#> $`6`
#>mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb
#>马自达RX421.06160.01103.902.62016.46014
#>马自达RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4
#>大黄蜂4路21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#>Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#>Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#>Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4
#>法拉利迪诺19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 01 5 6
#>
#> $`8`
#>mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb
#>大黄蜂运动约18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2
#>除尘器360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 3 4
#>Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 3 3
#>Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
#>Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 3
#>凯迪拉克Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 3 4
#>林肯大陆10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
#>克莱斯勒帝国14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 3 4
#>道奇挑战者15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
#>AMC标枪15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 3 2
#>卡马罗Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 3 4
#>庞蒂亚克火鸟19.28400.01753.083.84517.050302
#>福特Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 01 5 4
#>玛莎拉蒂波拉15.08301.03353.543.57014.600158

通常，我倾向于使用nest（），但也忽略了分组变量。 在将嵌套数据传递给

purr:：pmap

函数的工作流中，这很少是一个问题。此工作流程允许使用嵌套对数据进行子集设置，并将函数应用于嵌套的数据帧，包括分组变量

library(dplyr)
library(tidyr)

mtcars_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% nest()

# The nested data
mtcars_cyl  

# A tibble: 3 x 2
    cyl data              
  <dbl> <list>            
1     6 <tibble [7 x 10]> 
2     4 <tibble [11 x 10]>
3     8 <tibble [14 x 10]>

# The nested data is summarized and returned with the grouping variable intact
mtcars_cyl %>%
 purrr::pmap_dfr(function(cyl, data) {
    data %>%
      summarise_if(is.numeric, mean) %>%
      mutate(cyl = cyl))
    }

# A tibble: 3 x 11
    mpg  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb   cyl
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1  19.7  183. 122.   3.59  3.12  18.0 0.571 0.429  3.86  3.43     6
2  26.7  105.  82.6  4.07  2.29  19.1 0.909 0.727  4.09  1.55     4
3  15.1  353. 209.   3.23  4.00  16.8 0     0.143  3.29  3.5      8

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
mtcars\U cyl%分组依据（cyl）%>%nest（）
#嵌套数据
MTU气缸
#一个tibble:3x2
共青团数据
1     6  
2     4 
3     8 
#嵌套数据被汇总并返回，分组变量保持不变
mtcars\u气缸%>%
purrr:：pmap_dfr（功能（气缸，数据）{
数据%>%
如果（是数值，平均值）%>%，则汇总
变异（cyl=cyl））
}
#一个tibble:3x11
mpg显示hp drat wt qsec与am齿轮carb气缸
1  19.7  183. 1223.59  3.12  18.0 0.571 0.429  3.86  3.43     6
2  26.7  105.  82.6  4.07  2.29  19.1 0.909 0.727  4.09  1.55     4
3  15.1  353. 2093.23  4.00  16.8 0     0.143  3.29  3.5      8

---

有关

split

vs

nest

的深入讨论，请参见But，But，But<代码>列名称（mtcars#U cyl）#[1]“cyl”数据“

library(dplyr)
library(tidyr)

mtcars_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% nest()

# The nested data
mtcars_cyl  

# A tibble: 3 x 2
    cyl data              
  <dbl> <list>            
1     6 <tibble [7 x 10]> 
2     4 <tibble [11 x 10]>
3     8 <tibble [14 x 10]>

# The nested data is summarized and returned with the grouping variable intact
mtcars_cyl %>%
 purrr::pmap_dfr(function(cyl, data) {
    data %>%
      summarise_if(is.numeric, mean) %>%
      mutate(cyl = cyl))
    }

# A tibble: 3 x 11
    mpg  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb   cyl
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1  19.7  183. 122.   3.59  3.12  18.0 0.571 0.429  3.86  3.43     6
2  26.7  105.  82.6  4.07  2.29  19.1 0.909 0.727  4.09  1.55     4
3  15.1  353. 209.   3.23  4.00  16.8 0     0.143  3.29  3.5      8