如何将 dplyr 函数应用于列表列？

Question

我的list-column：

library(tidyverse)

dataset<-as_tibble(matrix(rnorm(6*30,1000,100),ncol=6))
cluster<-kmeans(dataset,centers=3)
dataset$kmeans<-as.factor(cluster[['cluster']])
mylist<-split(dataset,dataset$kmeans)
names(mylist)<-str_c('dataset',seq_along(mylist))

obj<-dataset%>%
  group_by(kmeans)%>%
  nest()

我试试：

obj%>%
  summarise_if(.data,is.numeric,sum)

错误：无法将列表转换为函数

和

obj%>%
  map(~summarise_if(.data,is.numeric,sum))

UseMethod("tbl_vars") 中的错误： 没有适用于“rlang_data_pronoun”类对象的“tbl_vars”方法

在其他尝试中......

那么，如何将dplyr 函数应用到list-column 中？

Answer 1

解决方案是在列表列中使用dplyr::pull (obj$data)：

library(tidyverse)

obj%>%
  pull(data)%>%
  map(~summarise_if(.,is.numeric,sum))

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# A tibble: 1 x 6
      V1     V2     V3     V4     V5     V6
   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1 12865. 11787. 12864. 13443. 12548. 13170.

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# A tibble: 1 x 6
      V1     V2     V3     V4     V5     V6
   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1 11655. 12197. 11379. 10023. 10659. 11154.

[[3]]
# A tibble: 1 x 6
     V1    V2    V3    V4    V5    V6
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 5175. 6053. 6855. 6130. 6504. 5967.