r - 在特定组内排列值

Question

我正在尝试在嵌套数据框中的确切组内按降序排列值。我的输入数据看起来像这样。我有两个分组变量( group1 和 group2 )和三个值(即 id 、 value2 、 value3 )。

library(tidyverse)
set.seed(1234)    

df <- tibble(group1 = c(rep(LETTERS[1:3], 4)),
             group2 = c(rep(0, 6), rep(2, 6)),
             value2 = rnorm(12, 20, sd = 10),
             value3 = rnorm(12, 20, sd = 50)) %>%  
  group_by(group1) %>% 
  mutate(id = c(1:4)) %>% 
  ungroup()

我决定按 group1 将它们分组和 group2然后 nest() :

df_nested <- df %>% 
  group_by(group1, group2) %>% 
  nest()

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   group1, group2 [6]
  group1 group2 data            
  <chr>   <dbl> <list>          
1 A           0 <tibble [2 x 3]>
2 B           0 <tibble [2 x 3]>
3 C           0 <tibble [2 x 3]>
4 A           2 <tibble [2 x 3]>
5 B           2 <tibble [2 x 3]>
6 C           2 <tibble [2 x 3]>

完美的。现在我只需要排序那些 data其中 group2等于 2来自 id .但是我收到以下错误:

df_nested %>% 
  mutate(data = map2_df(.x = data, .y = group2,
                     ~ifelse(.y == 2, arrange(-.x$id),
                             .x))) 

Error: Argument 1 must have names

Answer 1

你可以这样做:

library(dplyr)
library(purrr)

df_nested$data <- map2(df_nested$data, df_nested$group2,~if(.y == 2) 
                       arrange(.x, -.x$id) else .x)

所以数据在哪里 group2不等于 2 不排序

df_nested$data[[1]]
# A tibble: 2 x 3
#  value2 value3    id
#   <dbl>  <dbl> <int>
#1  13.1  -89.0      1
#2   9.76  -3.29     2

哪里 group2是 2 排序。

df_nested$data[[4]]
# A tibble: 2 x 3
#value2 value3    id
# <dbl>  <dbl> <int>
#1   15.0  -28.4   4
#2   31.0  -22.8   3

如果您想将它们结合起来，请执行以下操作:

map2_df(df_nested$data, df_nested$group2,~if(.y == 2) arrange(.x, -.x$id) else .x)