如何使用dplyr复制使用自定义函数的ddply行为？

Question

我正试图用plyr替换我所有的dplyr电话。还有一些障碍，其中一个是group_by功能。我想它的行为方式与第二个ddply参数相同，并根据我列出的分组变量进行拆分，应用和组合。但事实似乎并非如此。这是一个相当简单的例子。

让我们定义一个愚蠢的功能

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

现在我们可以像这样在irisdataset中分割物种并将此功能应用于每个部分。

ddply(iris, .(Species), mm)

这按预期工作。但是，当我尝试使用dplyr时，它无法按预期工作。

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

我究竟做错了什么？

Answer 1

如?do所示，你可以在你的表达中引用一个带有.的组。以下将复制您的ddply输出：

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

更一般地说，要将自定义函数应用于具有dplyr的组，您可以执行以下操作（感谢@docendodiscimus）：

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

Answer 2

slice已经为此创建：

library(dplyr)
iris %>% group_by(Species) %>% slice(1:5)
#> # A tibble: 15 x 5
#> # Groups:   Species [3]
#>    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   
#>           <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>     
#>  1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa    
#>  2          4.9         3            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           3.6          1.4         0.2 setosa    
#>  6          7           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           1.3 versicolor
#> 10          6.5         2.8          4.6         1.5 versicolor
#> 11          6.3         3.3          6           2.5 virginica 
#> 12          5.8         2.7          5.1         1.9 virginica 
#> 13          7.1         3            5.9         2.1 virginica 
#> 14          6.3         2.9          5.6         1.8 virginica 
#> 15          6.5         3            5.8         2.2 virginica