Come replicare un comportamento di ddply che utilizza una funzione personalizzata con dplyr?

Question

Sto tentando di sostituire tutte le mie chiamate plyr con dplyr. Ci sono ancora alcuni problemi e uno di questi è con la funzione group_by. Immagino che si comporta allo stesso modo del secondo argomento ddply e fa una divisione, applica e combina in base alle variabili di raggruppamento I. Ma non sembra essere il caso. Ecco un esempio piuttosto banale.

Definiamo una funzione stupida

mm <- function(x) return(x[1:5, ]) 

Ora possiamo dividere le specie nel iris set di dati in questo modo e applicare questa funzione per ogni pezzo.

ddply(iris, .(Species), mm) 

Questo funziona come previsto. Tuttavia, quando provo lo stesso con dplyr, non funziona come previsto.

iris %>% group_by(Species) %>% mm 

Cosa sto facendo male?

Answer 1

Come mostrato in ?do, è possibile fare riferimento a un gruppo con . nell'espressione. Di seguito replicherà il tuo ddply uscita:

iris %>% group_by(Species) %>% do(.[1:5, ]) 

# Source: local data frame [15 x 5] 
# Groups: Species 
# 
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 
# 1   5.1   3.5   1.4   0.2  setosa 
# 2   4.9   3.0   1.4   0.2  setosa 
# 3   4.7   3.2   1.3   0.2  setosa 
# 4   4.6   3.1   1.5   0.2  setosa 
# 5   5.0   3.6   1.4   0.2  setosa 
# 6   7.0   3.2   4.7   1.4 versicolor 
# 7   6.4   3.2   4.5   1.5 versicolor 
# 8   6.9   3.1   4.9   1.5 versicolor 
# 9   5.5   2.3   4.0   1.3 versicolor 
# 10   6.5   2.8   4.6   1.5 versicolor 
# 11   6.3   3.3   6.0   2.5 virginica 
# 12   5.8   2.7   5.1   1.9 virginica 
# 13   7.1   3.0   5.9   2.1 virginica 
# 14   6.3   2.9   5.6   1.8 virginica 
# 15   6.5   3.0   5.8   2.2 virginica 

Più in generale, di applicare una funzione personalizzata per gruppi con dplyr, si può fare qualcosa di simile a quanto segue (@docendodiscimus grazie):

iris %>% group_by(Species) %>% do(mm(.))