ddply -> dplyr: .fun = 用几行总结

Question

这是this question 的一些后续行动。我想使用dplyr 函数而不是ddply 来应用一个函数，该函数会产生几行直接包含在结果中。我想这在下面的例子中得到了最好的解释：

library(plyr)
#library(dplyr)

dfx <- data.frame(
    group = c(rep('A', 8), rep('B', 15), rep('C', 6)),
    sex = sample(c("M", "F"), size = 29, replace = TRUE),
    age = runif(n = 29, min = 18, max = 54)
    )

p <- c(.2,.4,.6,.8)
ddply(dfx, .(group), .fun = summarize, p=p, stats=quantile(age,probs=p))
# dfx %>% group_by(group) %>% do(p=p, stats=quantile(.$age, probs=p))

ddply 解决方案如下所示（不要加载 dplyr 以使其工作）：

#    group   p    stats
# 1      A 0.2 32.81104
# 2      A 0.4 34.13195
# 3      A 0.6 37.34055
# 4      A 0.8 44.21874
# 5      B 0.2 25.58858
# 6      B 0.4 34.67511
# 7      B 0.6 40.68370
# 8      B 0.8 44.67346
# 9      C 0.2 37.22625
# 10     C 0.4 42.46769
# 11     C 0.6 43.27065
# 12     C 0.8 44.54724

dplyr 解决方案（注释行）产生以下结果：

#   group        p    stats
# 1     A <dbl[4]> <dbl[4]>
# 2     B <dbl[4]> <dbl[4]>
# 3     C <dbl[4]> <dbl[4]>

在这里，数据被“隐藏”在列表元素中。有没有办法直接得到上面的ddply解决方案？ （请注意，我在manipulatr mailing list 上发布了这个问题，到目前为止还没有答案。）

Answer 1

检查这是否有效： 由于no set.seed 导致输出不同

 dfx %>% group_by(group) %>% do(data.frame(p=p, stats=quantile(.$age, probs=p)))
Source: local data frame [12 x 3]
Groups: group

    group   p    stats
1      A 0.2 27.68069
2      A 0.4 35.36915
3      A 0.6 39.15223
4      A 0.8 46.41073
5      B 0.2 34.68378
6      B 0.4 37.22358
7      B 0.6 40.76185
8      B 0.8 44.48645
9      C 0.2 33.86023
10     C 0.4 36.30515
11     C 0.6 46.80672
12     C 0.8 52.82140

Answer 2

我认为您（和我一样）被 dplyr v 0.2 中的（新）do() 语法所困扰，该语法与早期的 0.1.3 版本相比发生了显着变化。

0.2do()有两种操作模式：

1. 如果您不给它命名参数​​，它会将其... 参数的结果作为数据框返回。

2. 如果你给它命名参数​​，它会将do() 的... 参数的结果作为列表元素返回。

请参阅?do 以获得（可能）更准确的解释以及Hadley's blog on the release of v 0.2。