plyr :: ddply эквивалент в dplyr

Question

Я лично выучил plyr до dplyr, и я пытаюсь нормализовать мой код в синтаксисе dplyr везде, где это возможно, но я застрял в следующем сценарии использования:

ddply(
    .data = somedataframe, 
    .variables = c('var1', 'var2'),
    .function = 
        function(thisdf){
            ...
        }
)

Где ... внутри вызова функции - это некоторая произвольно сложная модификация фрейма данных .Обратите внимание, что выбор ddply против dlply (или любого другого dxply) приведен исключительно для иллюстрации.Существует ли функция в dplyr (на данный момент она называется dplyr::f), которая также может принимать произвольную функцию модификации?Например:

somedataframe %>% 
    group_by(var1, var2) %>% 
    dplyr::f(.function = function(thisdf){ ... })

В моем исследовании этой функции все примеры, которые я смог найти, были чрезвычайно простыми summarise реализациями ddply.

Answer 1

Возможно, самый простой способ - использовать функцию dplyr::do(), но можно также использовать group_map().Полный пример:

library(tidyverse)

#some complex function
func = function(x) {
  mod = lm(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = x)
  mod_coefs = broom::tidy(mod)

  tibble(
    mean_sepal_length = mean(x$Sepal.Length),
    mean_petal_width = mean(x$Petal.Width), 
    slope = mod_coefs[[2, 2]],
    slope_p = mod_coefs[[2, 5]]
  )
}

#plyr version
plyr::ddply(iris, "Species", func)

#dplyr with do()
iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  do(func(.))

#dplyr with group_map()
#have to rewrite the function to take a second argument, which is the grouping variable
func2 = function(x, y) {
  mod = lm(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = x)
  mod_coefs = broom::tidy(mod)

  tibble(
    mean_sepal_length = mean(x$Sepal.Length),
    mean_petal_width = mean(x$Petal.Width), 
    slope = mod_coefs[[2, 2]],
    slope_p = mod_coefs[[2, 5]]
  )
}

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  group_map(func2)

Эти продукты:

     Species mean_sepal_length mean_petal_width     slope      slope_p
1     setosa             5.006            0.246 0.9301727 5.052644e-02
2 versicolor             5.936            1.326 1.4263647 4.035422e-05
3  virginica             6.588            2.026 0.6508306 4.798149e-02

# A tibble: 3 x 5
# Groups:   Species [3]
  Species    mean_sepal_length mean_petal_width slope   slope_p
  <fct>                  <dbl>            <dbl> <dbl>     <dbl>
1 setosa                  5.01            0.246 0.930 0.0505   
2 versicolor              5.94            1.33  1.43  0.0000404
3 virginica               6.59            2.03  0.651 0.0480   

# A tibble: 3 x 5
# Groups:   Species [3]
  Species    mean_sepal_length mean_petal_width slope   slope_p
  <fct>                  <dbl>            <dbl> <dbl>     <dbl>
1 setosa                  5.01            0.246 0.930 0.0505   
2 versicolor              5.94            1.33  1.43  0.0000404
3 virginica               6.59            2.03  0.651 0.0480   

Есть 2 различия.Вывод ddply() является стандартным фреймом данных, хотя функция выдает тиббл.Выходы dplyr сгруппированы, хотя группирование было «использовано».