如何創建設置3個變量的子數據框

我有一個包含6個變量（x，y，E，freq，Perc，Rip）的數據框。如何創建設置3個變量的子數據框

library(dplyr) 
library(scales) 

a<-c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100) 
b<-c(15,25,35,45,55,65,75,85,95,105) 
x<-rep(a,3) 
y<-rep(b,3) 
E<-sample(30) 
freq<-as.character(rep(c(100,200,300),10)) 

Perc_Points<- percent(seq(0.9,0.1,by=-0.1)) 

data<-data.frame(x,y,freq,E) 

data1<-group_by(data,freq) 

N <- 10 
df <- vector("list", N) 

df <- lapply(1:N, function(i) 
       { lista <- sapply(seq(0.9, 0.1, -0.1), 
        function(pct) {sample_frac(data1, pct)}, 
        simplify=FALSE) 
        names(lista) <- Perc_Points 
        xxxx <- bind_rows(lista, .id = "Perc") 
        df[[i]] <- xxxx 
       }) 

df<-bind_rows(df, .id="Rip") 
df<-data.frame(df)

現在我想用df子dataframes，一個是頻率，打擊樂和瑞普的每個不同價值的工作。

例如，freq = 100一個數據幀，Perc = 90％，Rip = 1，另一個與freq = 100，Perc = 90％，Rip = 2，等等...

我嘗試用group_by(df, Perc, freq, Rip) ，但有一個問題：我必須將krige函數應用於每個子數據框，並且此函數不適用於grouped_df。我該怎麼做？

來源

2016-05-13 Lince202

我們可以使用split

lst <- split(df, list(df$Rip, df$Perc, df$freq), drop=TRUE)

，然後遍歷所有的list元素與lapply和應用功能

或者，如果我們需要dplyr工作，使用do

df %>% 
    group_by(Rip, Perc, freq) %>% 
    do(data.frame(krigeFunc(arg1, arg2,..))) #not clear about the function

來源

2016-05-13 11:54:53 akrun

能你告訴我如何循環列表元素？我必須應用的函數是： 'nearest = krige（E〜1，df，grid，nmax = 1）'，其中df是每一次singol子數據幀，並且網格是這樣的： 'x.range < - range（df $ x） y.range < - range（df $ y） grid < - expand.grid（x = seq（from = x.range [1]，to = x.range （網格）< - 〜x + y 網格化（2），= 1），y = seq（from = y.range [1]，to = y.range [2]，by = 1））網格）< - TRUE' – Lince202

你可以做'lapply（lst，function（x）krigeFunc（x $ column name，arg1，....））' – akrun

如何創建設置3個變量的子數據框

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