带有嵌套data.frame的purrr :: map_df

Question

我想遍历一系列数据框，并将相同的功能应用于所有这些数据框。

我正在尝试使用tidyr::nest和purrr::map_df 。 这是我要实现的目标的一个代表。

data(iris)
library(purrr)
library(tidyr)

iris_df <- as.data.frame(iris)
my_var <- 2

my_fun <- function(df) {
  sum_df <- sum(df) + my_var
}

iris_df %>% group_by(Species) %>% nest() %>% map_df(.$data, my_fun)
# Error: Index 1 must have length 1

我究竟做错了什么？ 有其他方法吗？

编辑：澄清我想要的输出。 瞄准包含输出的新列，例如

|Species|Data|my_function_output|
|:------|:---|:-----------------|
|setosa |<tibble>|509.1         |

Answer 1

问题在于nest()给您一个data.frame，其中有列data ，它是data.frames的列表。 您需要在nest()输出的data列而不是整个nest输出上进行map或sapply 。 我使用sapply ，但您也可以使用map_dbl 。 如果使用map ，则最终将得到list输出，而map_df将不起作用，因为它需要命名输入。

iris_df %>% 
  group_by(Species) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(my_fun_out = sapply(data, my_fun))

# A tibble: 3 x 3
  Species    data              my_fun_out
  <fct>      <list>                 <dbl>
1 setosa     <tibble [50 x 4]>        509
2 versicolor <tibble [50 x 4]>        717
3 virginica  <tibble [50 x 4]>        859