通过分组 data.frame 使用 dplyr / magrittr

Question

使用 base::by() 和 data.table，我们可以按变量分组，然后能够访问按组划分的子集 data.frame。我怎样才能用 magrittr or dplyr 做同样的事情？

我试过 tib %>% group_by(grp) %>% mutate(V2 = fx(.)) 但点没有传递子组，而是传递了来自 LHS 的整个分组 tibble。这是一个 MRE：

library(dplyr)
tib = tibble(grp = rep(1:2, 1:2),
             V1 = 1:3)
tib
#> # A tibble: 3 x 2
#>     grp    V1
#>   <int> <int>
#> 1     1     1
#> 2     2     2
#> 3     2     3

fx = function(x){
  ans = seq(nrow(x))
  print(ans)
}

tib %>%
  group_by(grp)%>%
  mutate(V2 = fx(.))
#> [1] 1 2 3
#> Error: Problem with `mutate()` input `V2`.
#> x Input `V2` can't be recycled to size 1.
#> i Input `V2` is `fx(.)`.
#> i Input `V2` must be size 1, not 3.
#> i The error occured in group 1: grp = 1.

这是我希望使用 data.table:

的行为

library(data.table)
as.data.table(tib)[, V2 := fx(.SD), grp][]
#> [1] 1
#> [1] 1 2
#>      grp    V1    V2
#>    <int> <int> <int>
#> 1:     1     1     1
#> 2:     2     2     1
#> 3:     2     3     2

Answer 1

从 dplyr 1.0.0 开始，您可以使用 cur_data()。

library(dplyr)
tib %>% group_by(grp)%>% mutate(V2 = fx(cur_data()))

#[1] 1
#[1] 1 2
# A tibble: 3 x 3
# Groups:   grp [2]
#    grp    V1    V2
#  <int> <int> <int>
#1     1     1     1
#2     2     2     1
#3     2     3     2

请注意，cur_data() 传递数据时未对变量进行分组 (grp)。如果要将分组变量传递给函数，请改用 cur_data_all()。

通过分组 data.frame 使用 dplyr / magrittr

Pass grouped data.frame using dplyr / magrittr

r

dplyr

magrittr