相关疑难解决方法(0)

流式数据处理中dplyr包的流畅性使我感到非常震惊.最近,我急于为每个组ID生成一个新的数据帧,并将这些小数据帧组合成一个最终的较大数据帧.玩具示例:

input.data.frame %>%
    group_by(gid) %>%
    {some operation to generate a new data frame for each group} ## FAILED!!!!

在dplyr中,mutate向每个组添加新列并为每个组summarise生成摘要的功能都无法满足我的要求.(我错过了什么？)

或者,使用ddplyplyr包,之前的dplyr交互,我可以通过它

ddply(input.data.frame, .(gid), function(x) {
     some operation to generate a new data frame for each group
}

但是当我加载plyr包时,dplyr中的一些功能会被可用性掩盖.

我有一个观察dataframe结果118，总共有三列。现在，我想将此数据框分成每个观察two dataframes值59。我尝试了两种不同的方法，但没有一个返回我想要的结果。

我该如何使用dplyrin来做到这一点R？

示例数据框：

Code Count_2020 Count_2021
A    1          2
B    2          4
C    3          6
D    4          8
E    5          10
F    6          12

期望的输出：

DF1

Code Count_2020 Count_2021
    A    1          2
    B    2          4
    C    3          6

DF2

Code Count_2020 Count_2021
    D    4          8
    E    5          10
    F    6          12

第一种方法

基于这个答案

library(tidyverse)
df= df %>% group_split(Code)

现在，这将返回 的列表118，因此它是一个观察值列表118，其中每个观察值list都有 …

有几次，我需要将分组数据帧的两列转换为列表，其中分组列成为列表的名称，非分组列的值成为元素。

例如，给定starwars数据集，假设我们想按角色的家乡列出角色。

library(tidyverse)

starwars %>%
  select(homeworld, name) %>%
  group_by(homeworld)

#> # A tibble: 87 x 2
#> # Groups:   homeworld [49]
#>    homeworld               name
#>        <chr>              <chr>
#>  1  Tatooine     Luke Skywalker
#>  2  Tatooine              C-3PO
#>  3     Naboo              R2-D2
#>  4  Tatooine        Darth Vader
#>  5  Alderaan        Leia Organa
#>  6  Tatooine          Owen Lars
#>  7  Tatooine Beru Whitesun lars
#>  8  Tatooine              R5-D4
#>  9  Tatooine  Biggs Darklighter
#> 10   Stewjon     Obi-Wan Kenobi
#> # ... …

我正在寻找一种在保留原始组信息的同时使用group_split()or语法的方法summarise()。我已经看过一些以前的页面，例如此处和此处，使用这些方法，但它们不保留分组信息。有没有办法做到这一点？我当然可以加入数据，但希望避免使用这种方法。

> set.seed(22)\n> # Create fake data\n> flavor <- data.frame(\n+   temperature = sample(x = c(\'hot\',\'cold\'), size = 500, replace = TRUE),\n+   color = sample(c(\'red\',\'blue\',\'green\'), 500, TRUE),\n+   texture = sample(c(\'crumbly\', \'crispy\', \'wet\', \'soft\'), 500, TRUE),\n+   flavor = sample.int(n = 100, size = 500, replace = TRUE)\n+ )\n> \n> head(flavor, 10)\n   temperature color texture flavor\n1         cold   red    soft     47\n2          hot   red crumbly      2\n3         cold  blue  crispy     28\n4         cold  blue    soft     36\n5         cold  blue …