R dplyr Auflösungsvariable im Bedingungsfilter

Question

Ich versuche, basierend auf einem Variablenwert zu filtern, und habe mehrere Kombinationen von Filter_, Punkten und Anführungszeichen vergeblich ausprobiert.

Als Beispiel habe ich eine

runlist = c(1, 2, 3, 4, 5) 

und ein Datenrahmen boo

run <- rep(seq(5), 3) 
edge1 <- sample(20, 15) 
edge2 <- sample(20, 15) 
weights <- sample(50, 15) 
boo <- as.data.frame(cbind(run, edge1, edge2, weights)) 

und ich möchte ein Datenrahmen namens Boo filtern, die iterativ so etwas wie aussehen als

for (i in runlist) { 
    bop <- boo %>% filter(run == i) 
    str(boo) 
} 

Ich vermute, ich werde hören, nicht für For-Schleifen und R, sondern uns e group_by(run), aber ich diese Daten zu igraph Senden und muß weiter den Datensatz der Teilmenge Dichte gerade Kanten und Gewichte, so dass der Gruppenvariable zu verlieren, wie in

bop <- boo %>% filter(run == i) %>% select(edge1, edge2, weights) 

ich will ein Netzwerkgraphen erstellen und finden und Zentralitätswerte für jeden Lauf.

bing <- graph.data.frame(bop) 

Wie erhalte ich die i in dem bedingten Filter als den richtigen Index zu lösen?

Answer 1

Meine Antwort ist nicht zum "Auflösen einer Variablen in einem bedingten Filter", aber es gibt eine viel einfachere Möglichkeit zu tun, was Sie tun möchten.

Die große Idee ist es, den Datenrahmen basierend auf der Variablen run aufzuteilen und eine Funktion auf jedes dieser Teile abzubilden. Diese Funktion nimmt ein Stück des Datenrahmens und spuckt ein Bild aus.

Der folgende Code führt das oben genannte aus und speichert eine Liste von Diagrammen in der Spalte . (Es ist eine Liste-Spalte, sehen Sie mehr auf der R for data science book)

boo %>% 
    group_by(run) %>% 
    nest() %>% 
    mutate(graph = map(data, function(x) graph.data.frame(x %>% select(edge1, edge2, weights)))) %>% 
    mutate(density = map(graph, function(x) graph.density(x))