這是 tidyr tidyr::nest()
泛型的方法。它使用 by
參數中的非嵌套變量和 j
參數中的 .SD
進行轉換。
參數
- .data
-
一個 DataFrame 。
- ...
-
<
tidy-select
> 要嵌套的列,使用new_col = c(col1, col2, col3)
形式的 name-variable 對指定。右側可以是任何有效的整齊選擇表達式。 - .names_sep
-
如果默認為
NULL
,則內部名稱將來自以前的外部名稱。如果是字符串,新的內部名稱將使用外部名稱,並自動刪除names_sep
。這使得names_sep
在嵌套和取消嵌套之間大致對稱。 - .key
-
不支持。
- data
-
一個
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
相關用法
- R dtplyr lazy_dt 創建一個“惰性”data.table 以與 dplyr 動詞一起使用
- R dtplyr group_modify.dtplyr_step 對每個組應用一個函數
- R dtplyr transmute.dtplyr_step 創建新列,刪除舊列
- R dtplyr slice.dtplyr_step 使用行的位置對行進行子集化
- R dtplyr left_join.dtplyr_step 連接數據表
- R dtplyr fill.dtplyr_step 用上一個或下一個值填充缺失值
- R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值對行進行子集化
- R dtplyr mutate.dtplyr_step 創建和修改列
- R dtplyr distinct.dtplyr_step 子集不同/唯一行
- R dtplyr unite.dtplyr_step 通過將字符串粘貼在一起將多列合並為一列。
- R dtplyr relocate.dtplyr_step 使用變量名稱重新定位變量
- R dtplyr head.dtplyr_step 對第一行或最後一行進行子集化
- R dtplyr expand.dtplyr_step 擴展 DataFrame 以包含所有可能的值組合。
- R dtplyr group_by.dtplyr_step 分組和取消分組
- R dtplyr intersect.dtplyr_step 設置操作
- R dtplyr pivot_wider.dtplyr_step 將數據從長軸轉向寬軸
- R dtplyr summarise.dtplyr_step 將每組匯總為一行
- R dtplyr count.dtplyr_step 按組計數觀察值
- R dtplyr select.dtplyr_step 使用名稱對列進行子集化
- R dtplyr drop_na.dtplyr_step 刪除包含缺失值的行
- R dtplyr complete.dtplyr_step 完成缺少數據組合的 DataFrame
- R dtplyr collect.dtplyr_step 強製計算惰性 data.table
- R dtplyr arrange.dtplyr_step 按列值排列行
- R dtplyr separate.dtplyr_step 使用正則表達式或數字位置將字符列分成多列
- R dtplyr rename.dtplyr_step 使用名稱重命名列
注:本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Nest。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。