Purrr 和映射向量输出函数

Question

我正在努力解决purrr 的问题，但我正在努力解决应该很容易的事情。

假设我有以下男性和女性的数据

n <- 1000
toydata <- data.frame(
  sex = as.character(ifelse(rnorm(n)>0, "M", "F")),
  value = rnorm(n)
)

现在，我要计算值列的以下五个分位数

p <- c(.1, .25, .5, .75, .9)

当我使用 quantile 函数进行 mutate + map 时，返回的向量列表存储为附加列，正如预期的那样：

toydata %>%
  group_by(sex) %>%
  nest() %>%
  mutate(
    quantiles = map(data, ~quantile(.$value, p, na.rm=TRUE))
  )


# A tibble: 2 x 3
  sex   data               quantiles
  <fct> <list>             <list>   
1 F     <tibble [491 × 1]> <dbl [5]>
2 M     <tibble [509 × 1]> <dbl [5]>

将五个分位数存储为我的数据框的五个新列的优雅方法是什么？

Answer 1

这是一种选择：

toydata %>%
  group_by(sex) %>%
  nest() %>%
  crossing(p) %>%
  mutate(
    quantiles = map2_dbl(data, p, ~quantile(.x$value, .y, na.rm=TRUE)),
    p = paste0('quantile_', p)
  ) %>%
  spread(p, quantiles)

第二个选项：

toydata %>%
  group_by(sex) %>%
  nest() %>%
  mutate(
    quantiles = map_chr(data, ~quantile(.$value, p, na.rm=TRUE) %>% str_c(collapse = '_'))
  ) %>%
  separate(quantiles, paste0('quantile_', p), sep = '_') %>%
  mutate_at(vars(starts_with('quantile')), as.numeric)

输出：

  sex   data               quantile_0.1 quantile_0.25 quantile_0.5 quantile_0.75 quantile_0.9
  <fct> <list>                    <dbl>         <dbl>        <dbl>         <dbl>        <dbl>
1 F     <tibble [512 x 1]>        -1.31        -0.758       0.0400         0.623         1.32
2 M     <tibble [488 x 1]>        -1.37        -0.795      -0.178          0.603         1.25