在大量小标题上改变新列答案

【问题标题】：Mutate new column over a large list of tibbles在大量小标题上改变新列
【发布时间】：2021-08-16 14:27:01
【问题描述】：

因此，我使用以下代码根据过滤器将以下数据帧 (df1) 拆分为多个数据帧/小标题，以便计算出每个指标的百分位数。

df1:

name	group	metric	value
A	A	distance	10569
B	A	distance	12939
C	A	distance	11532
A	A	psv-99	29.30
B	A	psv-99	30.89
C	A	psv-99	28.90

split <-  lapply(unique(df1$metric), function(x){
                 filter <- df1 %>% filter(group == "A" & metric == x)
})

然后，这给了我一大堆小玩意儿。我现在想为每个 tibble 改变一个新列，以计算出值列的百分位等级，我可以使用以下代码来完成：

df2 <- split[[1]] %>% mutate(percentile = percent_rank(value))

我可以为每个指标执行此操作，然后将它们 row_bind 组合在一起，但这看起来很混乱。任何人都可以提出更好的方法吗？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用base R

df1 <- subset(df, group == 'A')   
df1$percentile <- with(df1, ave(value, metric, FUN = percent_rank))

【讨论】：

【解决方案2】：

df %>% 
  group_nest(group, metric) %>% 
  mutate(percentile = map(data, ~percent_rank(.x$value))) %>% 
  unnest(cols = c("data", "percentile"))

【讨论】：

【解决方案3】：

这里不需要拆分数据。您可以使用group_by 分别对每个metric 进行计算。

library(dplyr)

df %>%
  filter(group == "A") %>%
  group_by(metric) %>%
  mutate(percentile = percent_rank(value))

【讨论】：