如何复制使用dplyr自定义函数的ddply行为？ [英] How to replicate a ddply behavior that uses a custom function with dplyr?

问题描述

我试图用 dplyr 替换我所有的 plyr 电话。还有一些阻碍，其中一个是使用 group_by 函数。我想象它的行为方式与第二个 ddply 参数相同，并根据我列出的分组变量进行分割，应用和组合。但这似乎并非如此。这是一个非常简单的例子。

我们定义一个愚蠢的功能

  mm<  -  function（x）return（x [1：5，]）
  

现在我们可以在 iris 数据集中分割物种，如下所示，并将此函数应用于每个片段。

 code> ddply（iris，。（Species），mm）
  

但是，当我尝试与 dplyr 相同时，它不能按预期工作。

  iris％>％group_by（Species）％>％mm 
  / pre> 
 
 
我做错了什么？
解决方案
如图所示在？do 中，您可以在表达式中引用。的组。以下将复制您的 ddply 输出：
  iris％>％ group_by（Species）％>％do（。[1：5，]）
 
＃来源：本地数据框[15 x 5] 
＃组：种类
＃ 
＃Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length花瓣种类
＃1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 
＃2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 
＃3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 
＃4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 
＃5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 
＃6 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 
＃7 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor 
＃ 8 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor 
＃9 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor 
＃10 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor 
 ＃11 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 
＃12 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 
＃13 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 
＃14 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica 
＃15 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica 
  
更一般来说，将自定义函数应用于具有 dplyr ，您可以执行以下操作（感谢@docendodiscimus）：
  iris％>％group_by物种）％>％do（mm（。））
  
 
I'm trying to replace all my plyr calls with dplyr. There are still a few snags and one of them is with the group_by function. I imagine it acts the same way as the second ddply argument and does a split, apply and combine based on the grouping variables I list. But that doesn't appear to be the case. Here is a rather trivial example.


Let's define a silly function
mm <- function(x) return(x[1:5, ])
Now we can split the species in the irisdataset like so and apply this function to each piece.
ddply(iris, .(Species), mm)
This works as intended. However, when I try the same with dplyr, it doesn't work as expected. 
iris %>% group_by(Species) %>% mm
What am I doing wrong?
解决方案
As shown in ?do, you can refer to a group with . in your expression. The following will replicate your ddply output:
iris %>% group_by(Species) %>% do(.[1:5, ])

# Source: local data frame [15 x 5]
# Groups: Species
#
#    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
# 1           5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
# 2           4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
# 3           4.7         3.2          1.3         0.2     setosa
# 4           4.6         3.1          1.5         0.2     setosa
# 5           5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
# 6           7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
# 7           6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
# 8           6.9         3.1          4.9         1.5 versicolor
# 9           5.5         2.3          4.0         1.3 versicolor
# 10          6.5         2.8          4.6         1.5 versicolor
# 11          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
# 12          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
# 13          7.1         3.0          5.9         2.1  virginica
# 14          6.3         2.9          5.6         1.8  virginica
# 15          6.5         3.0          5.8         2.2  virginica
More generally, to apply a custom function to groups with dplyr, you can do something like the following (thanks @docendodiscimus):
iris %>% group_by(Species) %>% do(mm(.))


                        
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