这是对这个问题的一个有点跟进.我想使用dplyr函数而不是ddply应用一个函数,该函数产生直接包含在结果中的几行.我想这在以下示例中得到了最好的解释:
library(plyr)
#library(dplyr)
dfx <- data.frame(
group = c(rep('A', 8), rep('B', 15), rep('C', 6)),
sex = sample(c("M", "F"), size = 29, replace = TRUE),
age = runif(n = 29, min = 18, max = 54)
)
p <- c(.2,.4,.6,.8)
ddply(dfx, .(group), .fun = summarize, p=p, stats=quantile(age,probs=p))
# dfx %>% group_by(group) %>% do(p=p, stats=quantile(.$age, probs=p))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
ddply解决方案看起来像这样(不加载dplyr这个工作):
# group p stats
# 1 A 0.2 32.81104
# 2 A 0.4 34.13195
# 3 A 0.6 37.34055
# 4 A 0.8 44.21874
# 5 B 0.2 25.58858
# 6 B 0.4 34.67511
# 7 B 0.6 40.68370
# 8 B 0.8 44.67346
# 9 C 0.2 37.22625
# 10 C 0.4 42.46769
# 11 C 0.6 43.27065
# 12 C 0.8 44.54724
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
的dplyr溶液(注释行)产生以下:
# group p stats
# 1 A <dbl[4]> <dbl[4]>
# 2 B <dbl[4]> <dbl[4]>
# 3 C <dbl[4]> <dbl[4]>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这里,数据在列表元素中"隐藏".有没有办法直接获得上述ddply解决方案?(请注意,我在manipulatr邮件列表上发布了这个问题,到目前为止还没有答案.)
检查是否有效:由于noset.seed, 输出不同
dfx %>% group_by(group) %>% do(data.frame(p=p, stats=quantile(.$age, probs=p)))
Source: local data frame [12 x 3]
Groups: group
group p stats
1 A 0.2 27.68069
2 A 0.4 35.36915
3 A 0.6 39.15223
4 A 0.8 46.41073
5 B 0.2 34.68378
6 B 0.4 37.22358
7 B 0.6 40.76185
8 B 0.8 44.48645
9 C 0.2 33.86023
10 C 0.4 36.30515
11 C 0.6 46.80672
12 C 0.8 52.82140
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我认为你被do()dplyr v 0.2 的(新)语法咬了(就像我一样),这个语法与之前的0.1.3版本有很大的不同.
0.2 do()有两种操作模式:
如果你不给它命名参数,它会将其...参数的结果作为数据框返回.
如果你给它命名参数,它将返回作为列表元素的...参数的结果do().
请查看?do(可能)更准确的解释以及Hadley关于v 0.2发布的博客.