使用 tidyverse 在 R 中对数据进行分组和嵌套会产生错误答案

【问题标题】：Grouping and nesting data produces an error in R with tidyverse使用 tidyverse 在 R 中对数据进行分组和嵌套会产生错误
【发布时间】：2021-09-06 22:05:42
【问题描述】：

我正在尝试为一些动物追踪数据计算一些家庭范围估计值。为此，amt 包的作者recommend grouping by ID and then nesting。

但是当我这样做时，我收到以下错误：

错误：groups 属性不是具有最后一列的数据框叫.rows。

这是一个重现错误的示例：

library(amt)
library(tidyverse)

    data(deer)
    mini_deer <- deer[1:100, ]
    nesttrk <- mini_deer %>% group_by(burst_) %>% 
      nest() 
    nesttrk

总体目标是获得每个 ID（或在本例中为 burst_）的归属范围大小估计值

mini_deer %>% group_by(burst_) %>%  nest(-burst_) %>%
  mutate(mcparea = map(data, ~ hr_mcp(., levels = c(0.95)) %>% hr_area)) %>%
  dplyr::select(burst_, mcparea) %>% unnest()

【问题讨论】：

标签： r dataframe tidyverse

【解决方案1】：

我没有使用amt 包，但从使用nest 的错误消息来看，它似乎需要某种特定格式的数据，因为与数据框嵌套可以正常工作。 (mini_deer %>% as.data.frame() %>% group_by(burst_) %>% nest()) 但我们在转换为数据帧时会丢失类。

拆分和合并方法有效 -

library(amt)
library(tidyverse)

mini_deer %>% 
  group_split(burst_, .keep = TRUE) %>%
  map_df(~ hr_mcp(., levels = c(0.95)) %>% hr_area) %>%
  mutate(burst_ = unique(mini_deer$burst_), .before = 1)

#  burst_ level what         area
#   <dbl> <dbl> <chr>       <dbl>
#1      1  0.95 estimate  180927.
#2      2  0.95 estimate 1886603.
#3      3  0.95 estimate       0 
#4      4  0.95 estimate       0 
#5      5  0.95 estimate   14476.

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用 nest_by 和 mutate 本身，然后使用 unnest list 列

library(amt)
library(dplyr)
library(tidyr)
mini_deer %>% 
    nest_by(burst_) %>%
    transmute(mcparea = list(hr_mcp(data, levels = 0.95) %>% 
                  hr_area))  %>% 
    ungroup %>%
    unnest(mcparea)
# A tibble: 5 x 4
  burst_ level what         area
   <dbl> <dbl> <chr>       <dbl>
1      1  0.95 estimate  180927.
2      2  0.95 estimate 1886603.
3      3  0.95 estimate       0 
4      4  0.95 estimate       0 
5      5  0.95 estimate   14476.

【讨论】：