嵌套小标题，执行操作，以不同的形式取消嵌套和嵌套数据

Question

这是对先前问题here 的后续问题。我想更进一步，但不确定如何。

我想要做的是提取每个Sepal_width、Petal_width 等的五分位数并将它们存储为嵌套的小标题。

而不是Species，我实际上有年份的时间序列数据（所以我嵌套在这些年份上），所以我实际上想计算那一年中许多列的五分位数（而不是Sepal.length 等。 )，然后将1的所有年份的所有五分位数拉出，将它们组合成一个所有年份的时间序列数据框，然后根据五分位数将它们嵌套回去。

我知道标题可能有点混乱，所以我想做的是：

1) 按“年/（种）”嵌套数据

2) 计算多列的五分位数

3) 将所有五分位数等于 1、然后 2、然后 3... 的数据取消嵌套，因此所有年份/（物种）都被放回总共 5 个数据帧中（或者希望是新的嵌套 tibbles）

4) 按五分位数重新排列数据（现在包含所有年份/（物种）

所以我将有一个包含 5 个 tibble 的嵌套 tibble（每五分之一一个），其中每个 tibble 由所有年份（物种）组合在一起

数据：

data(iris)

iris_quintiles <- iris %>%
  as_tibble() %>%
  group_by(Species) %>%
  nest(.key = "data") %>% 
  mutate(Sep_len = map(data, ~select(.x, Species, Sepal.Length)),
         Sep_len = map(Sep_len, ~mutate(.x, quantile_Sep_len = ntile(Sepal.Length, 5))),
         Sep_wid = map(data, ~select(.x, Species, Sepal.Width)),
         Sep_wid = map(Sep_wid, ~mutate(.x, quantile_Sep_wid = ntile(Sepal.Width, 5))),
         Pet_len = map(data, ~select(.x, Species, Petal.Length)),
         Pet_len = map(Pet_len, ~mutate(.x, quantile_Pet_len = ntile(Petal.Length, 5))),
         Pet_wid = map(data, ~select(.x, Species, Petal.Width)),
         Pet_wid = map(Pet_wid, ~mutate(.x, quantile_Pet_wid = ntile(Petal.Width, 5))))

iris_quintiles

# Here is where it gets a little messy and what I am currently doing
# is extracting them individually but I will have to do this for quantile_Sen_len, quantile_Pet_len, quantile_Pet_wid etc. where the code gets quite large

df1 <- iris_quintiles %>%
  unnest() %>%
  filter(quantile_Sep_len == 1)


df2 <- iris_quintiles %>%
  unnest() %>%
  filter(quantile_Sep_len == 2)


df3 <- iris_quintiles %>%
  unnest() %>%
  filter(quantile_Sep_len == 3)


df <- list(df1, df2, df3)

df <- plyr::ldply(df, data.frame)


df %>%
  group_by(Species) %>%
  nest(.key = "data")

预期输出：- 不是“完全”，但或多或​​少接近。

# A tibble: 3 x 6
  QUINTILES    data              Sep_len           Sep_wid           Pet_len           Pet_wid          
  <fct>      <list>            <list>            <list>            <list>            <list>           
1 quintile_1     <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 5]>
2 quintile_2 <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 5]>
3 quintile_3  <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 5]>
3 quintile_4  <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 5]>
3 quintile_5  <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 4]> <tibble [50 x 5]>

忽略 tibble 的大小，因为我复制并粘贴了此 tibble 并对其进行了一些修改。

所以有 5 个小数 - 每个分位数一个。 sep_len、sep_wid、pet_len 和 pet_wid 包含所有数据（适用于所有物种） - 即在嵌套在 Species 上的嵌套 tibble 之前 - 执行五分位数操作，然后使用类似的东西

df1 <- iris_quintiles %>% unnest() %>% filter(quantile_Sep_len == 1)

允许我提取所有 3 个物种的五分位数 = 1。所以这里df1基本上应该是Sep_len上面的tibble中的quintile_1。以下：

df2 <- iris_quintiles %>% unnest() %>% filter(quantile_Sep_len == 2)

在同一个 tibble 中，quintile_2 将是 sep_len。

Answer 1

我们可以将“iris_quintiles”的列名、unnest、nest 和 reduce 循环到单个数据集

library(tidyverse)
map(names(iris_quintiles)[-(1:2)], ~  
       iris_quintiles %>% 
         select(Species, .x) %>%
         unnest %>% 
         rename_at(vars(matches("quantile")), ~ "QUINTILES") %>%
         group_by(QUINTILES = str_c("quintile_", QUINTILES)) %>% 
         nest(.key = !!.x)) %>% 
         reduce(inner_join, by = "QUINTILES") %>% 
         arrange(factor(QUINTILES, levels = str_c("quintile_", 1:5)))