使用 dplyr 拆分-应用-组合来缩放分组变量中的向量答案

【问题标题】：using dplyr to split-apply-combine to scale vectors within a grouping variable使用 dplyr 拆分-应用-组合来缩放分组变量中的向量
【发布时间】：2020-09-16 01:40:03
【问题描述】：

我正在尝试重新缩放分组变量中的向量。因此，对于 mtcars，我会尝试缩放权重变量，但仅限于圆柱体的分组变量内。

第一次尝试：

mtcars2 <- mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
  nest()%>%
  mutate(wt.scaled = purrr::map_dbl(wt, scale)) %>%
  unnest()

错误：未找到“wt”

第二次尝试：

mtcars2 <- mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  purrr::map_dbl(wt, scale)

UseMethod("mutate_") 中的错误：没有适用于“mutate_”的方法应用于“list”类的对象

我似乎不知道如何引用嵌套 data.frame 中的 wt 向量。对不起，如果这在其他地方得到了回答。我花了很多时间寻找答案，但无法使解决方案发挥作用。

【问题讨论】：

标签： r dplyr purrr

【解决方案1】：

您可以在每个数据的map 和scale wt 列中传递data。

library(tidyverse)

mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  nest() %>%
  mutate(wt.scaled = map(data, ~as.numeric(scale(.x$wt)))) %>%
  unnest(c(wt.scaled, data))

#     cyl   mpg  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb wt.scaled
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>
# 1     6  21    160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4   -1.40  
# 2     6  21    160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4   -0.680 
# 3     6  21.4  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1    0.275 
# 4     6  18.1  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1    0.962 
# 5     6  19.2  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4    0.906 
# 6     6  17.8  168.   123  3.92  3.44  18.9     1     0     4     4    0.906 
# 7     6  19.7  145    175  3.62  2.77  15.5     0     1     5     6   -0.974 
# 8     4  22.8  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1    0.0602
# 9     4  24.4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2    1.59  
#10     4  22.8  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2    1.52  
# … with 22 more rows

这与按组缩放wt 相同：

mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  mutate(wt.scaled = as.numeric(scale(wt)))

【讨论】：