这是 tidyr tidyr::nest()
泛型的方法。它使用 by
参数中的非嵌套变量和 j
参数中的 .SD
进行转换。
参数
- .data
-
一个 DataFrame 。
- ...
-
<
tidy-select
> 要嵌套的列,使用new_col = c(col1, col2, col3)
形式的 name-variable 对指定。右侧可以是任何有效的整齐选择表达式。 - .names_sep
-
如果默认为
NULL
,则内部名称将来自以前的外部名称。如果是字符串,新的内部名称将使用外部名称,并自动删除names_sep
。这使得names_sep
在嵌套和取消嵌套之间大致对称。 - .key
-
不支持。
- data
-
一个
lazy_dt()
。
例子
if (require("tidyr", quietly = TRUE)) {
dt <- lazy_dt(tibble(x = c(1, 2, 1), y = c("a", "a", "b")))
dt %>% nest(data = y)
dt %>% dplyr::group_by(x) %>% nest()
}
#> Source: local data table [2 x 2]
#> Groups: x
#> Call: `_DT25`[, .(data = .(.SD)), by = .(x)]
#>
#> x data
#> <dbl> <list>
#> 1 1 <dt [2 × 1]>
#> 2 2 <dt [1 × 1]>
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
相关用法
- R dtplyr lazy_dt 创建一个“惰性”data.table 以与 dplyr 动词一起使用
- R dtplyr group_modify.dtplyr_step 对每个组应用一个函数
- R dtplyr transmute.dtplyr_step 创建新列,删除旧列
- R dtplyr slice.dtplyr_step 使用行的位置对行进行子集化
- R dtplyr left_join.dtplyr_step 连接数据表
- R dtplyr fill.dtplyr_step 用上一个或下一个值填充缺失值
- R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值对行进行子集化
- R dtplyr mutate.dtplyr_step 创建和修改列
- R dtplyr distinct.dtplyr_step 子集不同/唯一行
- R dtplyr unite.dtplyr_step 通过将字符串粘贴在一起将多列合并为一列。
- R dtplyr relocate.dtplyr_step 使用变量名称重新定位变量
- R dtplyr head.dtplyr_step 对第一行或最后一行进行子集化
- R dtplyr expand.dtplyr_step 扩展 DataFrame 以包含所有可能的值组合。
- R dtplyr group_by.dtplyr_step 分组和取消分组
- R dtplyr intersect.dtplyr_step 设置操作
- R dtplyr pivot_wider.dtplyr_step 将数据从长轴转向宽轴
- R dtplyr summarise.dtplyr_step 将每组汇总为一行
- R dtplyr count.dtplyr_step 按组计数观察值
- R dtplyr select.dtplyr_step 使用名称对列进行子集化
- R dtplyr drop_na.dtplyr_step 删除包含缺失值的行
- R dtplyr complete.dtplyr_step 完成缺少数据组合的 DataFrame
- R dtplyr collect.dtplyr_step 强制计算惰性 data.table
- R dtplyr arrange.dtplyr_step 按列值排列行
- R dtplyr separate.dtplyr_step 使用正则表达式或数字位置将字符列分成多列
- R dtplyr rename.dtplyr_step 使用名称重命名列
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Nest。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。