在dplyr :: mutate函數中使用dplyr :: select語義

Question

我在這裏要做的是將dplyr :: select（）語義引入提供給dplyr :: mutate（）的函數。下面是一個簡單的例子。

dat <- tibble(class = rep(c("A", "B"), each = 10), 
       x = sample(100, 20), 
       y = sample(100, 20), 
       z = sample(100, 20)) 

.reorder_rows <- function(...) { 
    x <- list(...) 
    y <- as.matrix(do.call("cbind", x)) 
    h <- hclust(dist(y)) 
    return(h$order) 
} 

dat %>% 
    group_by(class) %>% 
    mutate(h_order = .reorder_rows(x, y, z)) 

## class  x  y  z h_order 
## <chr> <int> <int> <int> <int> 
## 1  A 85 17  5  1 
## 2  A 67 24 35  5 
## ... 
## 18  B 76  7 94  9 
## 19  B 65 39 85  8 
## 20  B 49 11 100  10 
## 
## Note: function applied across each group, A and B 

我想什麼做的是沿着線的東西：

dat %>% 
    group_by(class) %>% 
    mutate(h_order = .reorder_rows(-class)) 

的原因，這是非常重要的是，當dat有更多變數，我需要能夠排除分組/函數計算中的特定變量。

我不知道這將如何實現，但不知何故在.reorder_rows函數內使用select語義可能是解決此問題的一種方法。

Answer 1

對於這個特殊的方法，你應該巢和UNNEST（使用tidyr）的類，而不是它的分組：

library(tidyr) 
library(purrr) 

dat %>% 
    nest(-class) %>% 
    mutate(h_order = map(data, .reorder_rows)) %>% 
    unnest() 

順便說一下，要注意，雖然這與您的功能，你可以還寫了一個直接採用數據幀的較短版本：

.reorder_rows <- function(x) { 
    h <- hclust(dist(as.matrix(x))) 
    return(h$order) 
}