Применение ntile над вложенными плитами - PullRequest
4 голосов
/ 03 мая 2019

Я пытаюсь применить ntile к некоторым вложенным столбикам, но я не могу заставить его работать.

Можете ли вы увидеть, где я иду не так?

data(iris)

iris %>% 
  group_by(Species) %>%
  mutate(quintile = ntile(Petal.Length, 5)) # This works

nested_iris <- iris %>%
  as_tibble() %>%
  group_by(Species) %>%
  nest(.key = "data") %>%
  mutate(quintile = map(data, ~ntile(.x, Petal.Length, 5))) #This doesn`t work

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 03 мая 2019

Поместите ntile в вызов mutate и обновите «данные», чтобы создать внутри него новый столбец. Может быть лучше минимизировать структуру хранения

library(tidyverse)
o1 <- iris %>%
        as_tibble() %>%
        group_by(Species) %>%
        nest(.key = "data") %>% 
        mutate(data = map(data, ~ 
         .x %>% 
           mutate(quintile = ntile(Petal.Length, 5))))
# A tibble: 3 x 2
#  Species    data             
#  <fct>      <list>           
#1 setosa     <tibble [50 × 5]>
#2 versicolor <tibble [50 × 5]>
#3 virginica  <tibble [50 × 5]>

ПРИМЕЧАНИЕ. Предполагается, что для ОП нужны все столбцы с дополнительным «квинтилем».

Тогда мы unnest

o1 %>%
    unnest
# A tibble: 150 x 6
#   Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width quintile
#   <fct>          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>    <int>
# 1 setosa           5.1         3.5          1.4         0.2        2
# 2 setosa           4.9         3            1.4         0.2        2
# 3 setosa           4.7         3.2          1.3         0.2        1
# 4 setosa           4.6         3.1          1.5         0.2        3
# 5 setosa           5           3.6          1.4         0.2        2
# 6 setosa           5.4         3.9          1.7         0.4        5
# 7 setosa           4.6         3.4          1.4         0.3        2
# 8 setosa           5           3.4          1.5         0.2        3
# 9 setosa           4.4         2.9          1.4         0.2        2
#10 setosa           4.9         3.1          1.5         0.1        3
# … with 140 more rows
2 голосов
/ 03 мая 2019

вам нужно transmute или mutate внутри map:

nested_iris <- iris %>%
  as_tibble() %>%
  group_by(Species) %>%
  nest(.key = "data") %>%
  mutate(quintile = map(data, ~transmute(.x, quantile = ntile(Petal.Length, 5))))

# A tibble: 3 x 3
  Species    data              quintile         
  <fct>      <list>            <list>           
1 setosa     <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 1]>
2 versicolor <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 1]>
3 virginica  <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 1]>
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...