嵌套数据帧上的函数向量算法

Functional Vector Arithmetic on Nested Data Frames

我想创建一个 returns 向量的函数 - 该向量需要包含另一个向量 (monthly_amount) 中值的总和,但只对 [=29] 中的值求和=]对应的'year_month'(第三个向量)到函数返回其值的索引。

我保证在您看到数据后这会让(一点)更有意义...

这是我的数据:

我有一个包含 89 个嵌套数据框的数据框(使用 tidyr 存储在第三列),它看起来像这样:

 head(df)

    # A tibble: 6 x 5
  industry location data                
     <dbl>    <dbl> <list>              
1       8.       9. <tibble [627 × 5]>  
2       1.       4. <tibble [5,879 × 5]>
3       9.       2. <tibble [1,271 × 5]>
4       1.       2. <tibble [8,939 × 5]>
5       1.       5. <tibble [6,093 × 5]>
6      10.       5. <tibble [315 × 5]> 

第三列 ('data') 的内容结构完全相同,如下所示:

> df$data[[1]]

    # A tibble: 627 x 5
   date       monthly_amount year  month year_month
   <date>              <dbl> <chr> <chr> <chr>     
 1 2013-01-01        753851. 2013  01    2013_01   
 2 2013-01-01        154426. 2013  01    2013_01   
 3 2013-01-01        499604. 2013  01    2013_01   
 4 2013-01-01        379321. 2013  01    2013_01   
 5 2013-01-01        213702. 2013  01    2013_01   
 6 2013-01-01        274118. 2013  01    2013_01   
 7 2013-01-01        282391. 2013  01    2013_01   
 8 2013-01-01        236070. 2013  01    2013_01   
 9 2013-01-01        182512. 2013  01    2013_01   
10 2013-01-01        428778. 2013  01    2013_01   

这是我正在努力实现的虚拟示例:

# A tibble: 627 x 5
   date       monthly_amount year  month year_month  desired_outcome
   <date>              <dbl> <chr> <chr> <chr>                <dbl> 
 1 2013-01-01        753851. 2013  01    2013_01 "sum of all monthly_amount     
 2 2013-01-01        154426. 2013  01    2013_01 where year_month==2013_01"
 3 2013-01-02        499604. 2013  02    2013_02 "sum of all monthly_amount  
 4 2013-01-02        379321. 2013  02    2013_02 where year_month==2013_02"  
 5 2013-01-02        213702. 2013  02    2013_02   
 6 2013-01-03        274118. 2013  03    2013_03   etc...
 7 2013-01-03        282391. 2013  03    2013_03   
 8 2013-01-04        236070. 2013  04    2013_04   
 9 2013-01-04        182512. 2013  04    2013_04   
10 2013-01-04        428778. 2013  04    2013_04 

理想情况下,我会将此函数映射到所有 89 个数据帧,因此它需要非常通用,而不是措辞更精确的 for 循环。

非常感谢任何关于我如何更好地表达这个问题(或解决这个问题!)的建议。

我们可以用 map 遍历 data,然后按 'year_month' 分组,创建 'desired_outcome' 作为 [=18= 的 sum ]

df %>%
    mutate(data = map(data, ~ .x %>%
                               group_by(year_month) %>%
                               mutate(desired_outcome = sum( monthly_amount))))