如何使用purrr将计算列添加到嵌套数据框（列表列）

马特·L。

我想对嵌套数据框（存储为列表列）执行计算，然后使用purrr函数将计算出的变量添加回每个数据框。我将使用此结果来加入其他数据，并使其紧凑以帮助我更好地组织和检查它。我可以通过几个步骤来完成此操作，但似乎有一个我尚未遇到的解决方案。如果没有解决方案，我将很难找到它。

加载库。该示例需要以下程序包（在CRAN上可用）：

library(dplyr)
library(purrr)
library(RcppRoll) # to calculate rolling mean

包含3个主题的示例数据，并随时间重复测量：

test <- data_frame(
  id= rep(1:3, each=20),
  time = rep(1:20, 3),
  var1 = rnorm(60, mean=10, sd=3),
  var2 = rnorm(60, mean=95, sd=5)
  )

将数据存储为嵌套数据框：

t_nest <- test %>% nest(-id)

     id              data
  <int>            <list>
1     1 <tibble [20 x 3]>
2     2 <tibble [20 x 3]>
3     3 <tibble [20 x 3]>

执行计算。我将基于数据计算多个新变量，尽管稍后可能会扩展仅一个解决方案。每次计算的结果将是一个数字矢量，其长度与输入的长度相同（n = 20）：

t1 <- t_nest %>% 
  mutate(var1_rollmean4 = map(data, ~RcppRoll::roll_mean(.$var1, n=4, align="right", fill=NA)),
         var2_delta4 = map(data, ~(.$var2 - lag(.$var2, 3))*0.095),
         var3 = map2(var1_rollmean4, var2_delta4, ~.x -.y))

     id              data var1_rollmean4 var2_delta4       var3
  <int>            <list>         <list>      <list>     <list>
1     1 <tibble [20 x 3]>     <dbl [20]>  <dbl [20]> <dbl [20]>
2     2 <tibble [20 x 3]>     <dbl [20]>  <dbl [20]> <dbl [20]>
3     3 <tibble [20 x 3]>     <dbl [20]>  <dbl [20]> <dbl [20]>

我的解决方案是处理unnest此数据，然后nest再次处理。这似乎没有什么错，但是似乎可能存在更好的解决方案。

t1 %>% unnest %>% 
  nest(-id)

     id              data
  <int>            <list>
1     1 <tibble [20 x 6]>
2     2 <tibble [20 x 6]>
3     3 <tibble [20 x 6]>

另一个解决方案（来自SO 42028710）很接近，但不完全是因为它是列表而不是嵌套的数据帧：

map_df(t_nest$data, ~ mutate(.x, var1calc = .$var1*100))

我已经使用purrr备忘单找到了很多有用的信息，但是找不到答案。

智慧

您可以mutate在映射数据列时换行，并在每个嵌套的标题中添加这些列：

t11 <- t_nest %>% 
    mutate(data = map(data, 
        ~ mutate(.x, 
            var1_rollmean4 = RcppRoll::roll_mean(var1, n=4, align="right", fill=NA),
            var2_delta4 = (var2 - lag(var2, 3))*0.095,
            var3 = var1_rollmean4 - var2_delta4
        )
   ))

t11
# A tibble: 3 x 2
#     id              data
#  <int>            <list>
#1     1 <tibble [20 x 6]>
#2     2 <tibble [20 x 6]>
#3     3 <tibble [20 x 6]>

unnest-nest 方法，然后重新排序内部的列：

nest_unnest <- t1 %>% 
    unnest %>% nest(-id) %>% 
    mutate(data = map(data, ~ select(.x, time, var1, var2, var1_rollmean4, var2_delta4, var3)))

identical(nest_unnest, t11)
# [1] TRUE

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