如何使用dplyr在R中的不同子集上运行一段代码

我有一个必须修改的数据集。 我想为dplyr管道中的不同子集运行一段不同的代码。 数据处理ICU患者的血糖值。 看起来是这样的：

dfavg <- df %>%
  group_by(patientid) %>%
  mutate(icuoutcome = ifelse(row_number() != n(), 0, icuoutcome)) %>%
  mutate(strata = days) %>%
  mutate(survtime = max(days)-days) %>%
  group_by(days, add = TRUE) %>%
  mutate(gly_mean = mean(glycaemia))

dfavg%
分组依据（患者ID）%>%
突变（icuoutcome=ifelse（行号（）！=n（），0，icuoutcome））%>%
突变（地层=天数）%>%
变异（生存时间=最大（天）-天）%>%
分组依据（天，添加=真）%>%
突变（gly_平均值=平均值（血糖））

但是，我只在患者入住ICU的前5天需要此代码。 在此之后，我需要另一个代码运行6到15天。

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我尝试使用过滤器（天我们可以

根据“天”分割数据，并在
列表
输出上应用相应函数的
列表

library(dplyr)
library(purrr)
split(df, df$days > 5) %>%
    map2(funslist, ~ .y(.x))


使用一个小的可重复的例子

data(mtcars)
split(mtcars$mpg, mtcars$vs) %>% 
     map2_dbl(list(mean, max), ~ .y(.x))

因此，我分割数据，列出该部分数据所需的所有单独函数，然后使用map2为该数据运行这些函数？我认为在一个dplyr管道？@JorandeBock中是不可能的。您可以创建一个函数列表，如
list（mean，max）
然后应用。因为我不知道要测试的第二个函数或示例数据，所以我不可能在这里编写。是否可以使用过滤器(days@JorandeBock是的，这是可能的，但是
map2_-dfr
将提供一个单一的data.frame输出