Упорядочить значения в определенной группе c

Question

Я пытаюсь расположить значения в порядке убывания в точной группе во вложенном фрейме данных. Мои входные данные выглядят так. У меня есть две переменные группировки (group1 и group2) и три значения (то есть id, value2, value3).

library(tidyverse)
set.seed(1234)    

df <- tibble(group1 = c(rep(LETTERS[1:3], 4)),
             group2 = c(rep(0, 6), rep(2, 6)),
             value2 = rnorm(12, 20, sd = 10),
             value3 = rnorm(12, 20, sd = 50)) %>%  
  group_by(group1) %>% 
  mutate(id = c(1:4)) %>% 
  ungroup()

Я решил сгруппировать их по group1 и group2, а затем nest():

df_nested <- df %>% 
  group_by(group1, group2) %>% 
  nest()

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   group1, group2 [6]
  group1 group2 data            
  <chr>   <dbl> <list>          
1 A           0 <tibble [2 x 3]>
2 B           0 <tibble [2 x 3]>
3 C           0 <tibble [2 x 3]>
4 A           2 <tibble [2 x 3]>
5 B           2 <tibble [2 x 3]>
6 C           2 <tibble [2 x 3]>

Отлично. Теперь мне нужно отсортировать только те data, которые group2 равны 2 по id. Однако я получаю следующую ошибку:

df_nested %>% 
  mutate(data = map2_df(.x = data, .y = group2,
                     ~ifelse(.y == 2, arrange(-.x$id),
                             .x))) 

Ошибка: аргумент 1 должен иметь имена

Answer 1

Я бы предложил создать дополнительную переменную id_, которая будет равна исходной переменной id, если group2 == 2 и NA в противном случае. Таким образом, если мы используем его в сортировке, это не даст никакого эффекта, когда group2 != 2.

df %>% 
  mutate(id_ = if_else(group2 == 2, id, NA_integer_)) %>% 
  arrange(group1, group2, -id_)
#> # A tibble: 12 x 6
#>    group1 group2 value2 value3    id   id_
#>    <chr>   <dbl>  <dbl>  <dbl> <int> <int>
#>  1 A           0   17.6  50.2      1    NA
#>  2 A           0   33.8 -14.4      2    NA
#>  3 A           2   23.1  22.6      4     4
#>  4 A           2   13.7  50.2      3     3
#>  5 B           0   15.4  49.9      1    NA
#>  6 B           0   16.2  63.7      2    NA
#>  7 B           2   41.7  -2.90     4     4
#>  8 B           2   16.6  46.7      3     3
#>  9 C           0   19.9 -64.3      1    NA
#> 10 C           0   19.9  59.7      2    NA
#> 11 C           2   34.1  48.5      4     4
#> 12 C           2   32.3  23.1      3     3

Тогда, если необходимо, мы можем сгруппировать и вложить результат.

Answer 2

Вы можете сделать:

library(dplyr)
library(purrr)

df_nested$data <- map2(df_nested$data, df_nested$group2,~if(.y == 2) 
                       arrange(.x, -.x$id) else .x)

Таким образом, данные, где group2 не равно 2, не сортируются

df_nested$data[[1]]
# A tibble: 2 x 3
#  value2 value3    id
#   <dbl>  <dbl> <int>
#1  13.1  -89.0      1
#2   9.76  -3.29     2

и где group2 равно 2, сортируются.

df_nested$data[[4]]
# A tibble: 2 x 3
#value2 value3    id
# <dbl>  <dbl> <int>
#1   15.0  -28.4   4
#2   31.0  -22.8   3

Если вы хотите объединить их, сделайте:

map2_df(df_nested$data, df_nested$group2,~if(.y == 2) arrange(.x, -.x$id) else .x)