使用tidyr時保留dplyr :: GROUP_BY列::巢（）

取R中使用tidyr時保留dplyr :: GROUP_BY列::巢（）

library(dplyr) 
library(tidyr) 

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

下面的例子中，如果我們看一下mtcars_cyl列名，我們看到cyl不再包括在內。

mtcars_cyl$data[[1]] %>% colnames() 

[1] "mpg" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"

我期待找到保持內data的group_by 列的一些方法/選項，但要找到一個解決方案是逃避我。我可以理解這可能是一個利基需求。作爲一個例子，人們可能想要創建一個每個group_by數據框的表格，並在該輸出中包含cyl作爲列。

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

在其他情況下，使用結合purrr時，人們可能需要在一個函數調用中group_by列。

來源

2017-02-28 Josh M London

但是，但是，但是...'colnames（mtcars_cyl）＃[1] 「CYL」，「數據」' –

您可以改爲使用split(mtcars, mtcars$cyl)。這給出了數據框的列表。

split(mtcars, mtcars$cyl) 

#> $`4` 
#>     mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 
#> Datsun 710  22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 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 
#> Fiat 128  32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 
#> Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 
#> Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 
#> Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1 
#> Fiat X1-9  27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 
#> Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 
#> Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 
#> Volvo 142E  21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 
#> 
#> $`6` 
#>     mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 
#> Mazda RX4  21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 
#> Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 
#> Hornet 4 Drive 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 4 
#> Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 
#> 
#> $`8` 
#>      mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 
#> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 
#> Duster 360   14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 
#> Merc 450SE   16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 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 0 3 3 
#> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 
#> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 
#> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 
#> Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2 
#> AMC Javelin   15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2 
#> Camaro Z28   13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4 
#> Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2 
#> Ford Pantera L  15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4 
#> Maserati Bora  15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8

來源

2018-02-17 10:58:14 Greg

使用tidyr時保留dplyr :: GROUP_BY列::巢（）

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