Мне очень нравится новый интерфейс {{x0}}, который пришел с {{x1}}.
Однако, поскольку тидиверс более или менее сосредоточен вокруг tibble, я был немного озадачен тем, что вложенный столбец кажется списком data.frame, даже когда исходные данные были {{X2} } для начала (в этом случае я ожидал, что у меня будет список tibble во вложенном столбце):
library(magrittr)
df <- tibble::tribble(
~id, ~x, ~y,
1, 10, 20,
1, 100, 200,
2, 1, 2
)
df
#> # A tibble: 3 x 3
#> id x y
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 10 20
#> 2 1 100 200
#> 3 2 1 2
df %>% tidyr::nest_legacy(-id)
#> # A tibble: 2 x 2
#> id data
#> <dbl> <list>
#> 1 1 <tibble [2 x 2]>
#> 2 2 <tibble [1 x 2]>
df %>% tidyr::nest(data = -id)
#> # A tibble: 2 x 2
#> id data
#> <dbl> <list<df[,2]>>
#> 1 1 [2 x 2]
#> 2 2 [1 x 2]
Есть ли какие-либо способы добраться до точно такого же результата, что {{x0}} дал / дает мне?
1 ответ
Похоже, что разница - это класс столбца данных при использовании {{x0}} против {{x1}}.
library(tidyr)
library(dplyr)
df <- tibble::tribble(
~id, ~x, ~y,
1, 10, 20,
1, 100, 200,
2, 1, 2
)
df
# A tibble: 3 x 3
# id x y
# <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 10 20
#2 1 100 200
#3 2 1 2
Используя оба метода, так и проверки, если они {{x0}} s
test1 <- df %>% nest(data = -id)
test2 <- df %>% nest_legacy(-id)
test1 %>% '[['(2) %>% '[['(1) %>% is_tibble()
[1] TRUE
test1
# A tibble: 2 x 2
# id data
# <dbl> <list<df[,2]>>
#1 1 [2 x 2]
#2 2 [1 x 2]
test2 %>% '[['(2) %>% '[['(1) %>% is_tibble()
[1] TRUE
test2
# A tibble: 2 x 2
# id data
# <dbl> <list>
#1 1 <tibble [2 x 2]>
#2 2 <tibble [1 x 2]>
Проверка класса столбца данных
class(test1[[2]])
[1] "vctrs_list_of" "vctrs_vctr"
class(test2[[2]])
[1] "list"
Использование {{x0}} в столбце данных будет давать те же результаты, что и {{x1}}}
test3 <- df %>% nest(data = -id) %>% mutate_at(vars(data), ~as.list(.))
test3
# A tibble: 2 x 2
# id data
# <dbl> <list>
#1 1 <tibble [2 x 2]>
#2 2 <tibble [1 x 2]>
identical(test2, test3)
[1] TRUE
Похожие вопросы
Связанные вопросы
Новые вопросы
r
R - это бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом и программная среда для статистических вычислений, биоинформатики, визуализации и общих вычислений. Пожалуйста, предоставьте минимальные и воспроизводимые примеры вместе с желаемым результатом. Используйте dput () для данных и укажите все небазовые пакеты с вызовами library (). Не вставляйте изображения для данных или кода, вместо этого используйте блоки кода с отступом. По вопросам, связанным со статистикой, используйте https://stats.stackexchange.com.
En Español