r - 如何在列表中使用 mutate？

Question

改变列表的正确方法是什么？在这种特定情况下，列表由 split 返回。

library(dplyr)
csv<-data.frame(participant_number=c(1,1,1,2,2),SelfEsteem=c(3,4,2,1,3))
csv<-csv%>%split(.,.$participant_number)%>%mutate(.,var(.$SelfEsteem))

错误:

Error in UseMethod("mutate_") : 
  no applicable method for 'mutate_' applied to an object of class "list"

更新 回复评论 : 我打算计算 SelfEsteem的方差每个组(分组变量是 participant_number )。如果我尝试 group_by我没有得到预期的结果......为什么？

library(dplyr)

#Please note I changed the dataframe to make my point about variance differences more obvious
csv<-data.frame(participant_number=c(1,1,1,2,2),SelfEsteem=c(3,4,2,1,3))

csv<-csv%>%group_by(participant_number)%>%mutate(.,SE_variance=var(.$SelfEsteem))

#var(c(3,4,2)) #1
#var(c(1,3))  #2

预期的:

        participant_number SelfEsteem SE_variance
(dbl)            (dbl)       (dbl)
1                  1          3         1
2                  1          4         1
3                  1          2         1
4                  2          1         2
5                  2          3         2

Answer 1

您对 group_by 的尝试失败，因为您覆盖了 mutate的搜索路径。 Mutate 使用非标准评估，因此它会首先在它的 data 的列中查找变量。争论。

当您使用管道 ( %>% ) 时，点 .指整个数据框，.$SelfEsteem指的是整个数据框中的整个 SelfEsteem 列。

您只需要稍微简化(不覆盖默认值)即可获得预期结果。

csv %>% 
  group_by(participant_number) %>%
  mutate(SE_variance = var(SelfEsteem))
# Source: local data frame [5 x 3]
# Groups: participant_number [2]
# 
#   participant_number SelfEsteem SE_variance
#                (dbl)      (dbl)       (dbl)
# 1                  1          3           1
# 2                  1          4           1
# 3                  1          2           1
# 4                  2          1           2
# 5                  2          3           2