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Tidyverse 和 R:如何计算嵌套 dataframe 的 tibble 中的行数

[英]Tidyverse and R: how to count rows in a tibble of a nested dataframe

所以,我检查了多个帖子,但没有找到任何东西。 据此,我的代码应该可以工作,但事实并非如此。

目标:我想基本上打印出主题的数量——在这种情况下,这也是该小标题中的行数。

代码:

 data<-read.csv("advanced_r_programming/data/MIE.csv")

make_LD<-function(x){
  LongitudinalData<-x%>%
    group_by(id)%>%
    nest()
  structure(list(LongitudinalData), class = "LongitudinalData")
}

print.LongitudinalData<-function(x){
  paste("Longitudinal dataset with", x[["id"]], "subjects")

}

x<-make_LD(data)

print(x)

这是我正在处理的数据集的负责人:

> head(x)
[[1]]
# A tibble: 10 x 2
      id                  data
   <int>                <list>
 1    14 <tibble [11,945 x 4]>
 2    20 <tibble [11,497 x 4]>
 3    41 <tibble [11,636 x 4]>
 4    44 <tibble [13,104 x 4]>
 5    46 <tibble [13,812 x 4]>
 6    54 <tibble [10,944 x 4]>
 7    64 <tibble [11,367 x 4]>
 8    74 <tibble [11,517 x 4]>
 9   104 <tibble [11,232 x 4]>
10   106 <tibble [13,823 x 4]>

Output:

[1] "Longitudinal dataset with  subjects"

我已经尝试了上述 stackoverflow 帖子中的所有可能组合,但似乎都没有用。

这里有两个选项:

library(tidyverse)

# Create a nested data frame
dat = mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  nest %>% as.tibble
 cyl data 1 6 <tibble [7 x 10]> 2 4 <tibble [11 x 10]> 3 8 <tibble [14 x 10]>
dat %>% 
  mutate(nrow=map_dbl(data, nrow))

dat %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  mutate(nrow = nrow(data.frame(data)))
 cyl data nrow 1 6 <tibble [7 x 10]> 7 2 4 <tibble [11 x 10]> 11 3 8 <tibble [14 x 10]> 14

在 tidyverse 中有一个特定的 function: n()

你可以简单地做: mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(rows = n())

> mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(rows = n())
# A tibble: 3 x 2
    cyl  rows
  <dbl> <int>
1     4    11
2     6     7
3     8    14

在更复杂的情况下,主题可能跨越多行(“长格式数据”),您可以这样做(假设hp表示主题):

> mtcars %>% group_by(cyl, hp) %>% #always group by subject-ID last
+   summarise(n = n()) %>% #observations per subject and cyl
+   summarise(n = n()) #subjects per cyl (implicitly summarises across all group-variables except the last)
`summarise()` has grouped output by 'cyl'. You can override using the `.groups` argument.
# A tibble: 3 x 2
    cyl     n
  <dbl> <int>
1     4    10
2     6     4
3     8     9

请注意,最后一种情况下的n小于第一种情况,因为有些汽车具有相同的cylhp ,现在只算作一个“主题”。

暂无
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