Mit purrr :: map und forcats :: fct_reorder um Faktorstufen nach jeder Untergruppe neu zu ordnen

Question

Ich versuche, die Faktorstufen einer Variablen innerhalb jeder Untergruppe der Variablen basierend auf einer dritten Variablen neu anordnen, aber ich bekomme einen Fehler .

Ich erkenne, das ist ein wenig schwierig ohne Kontext zu verstehen, so dass ich den gapminder Datensatz verwenden, um zu veranschaulichen. Hier mag ich die Faktorstufen des country Variable neu zu ordnen innerhalb jeder Kategorie der continent Variable basierend auf der Größe des pop Variable:

library(gapminder) 
library(tidyverse) 
library(forcats) 

gapminder %>% 
    filter(year == 2007) %>% 
    group_by(continent) %>% 
    nest() %>% 
    mutate(newdata = map(data, fct_reorder, country, pop)) %>% 
    unnest(newdata) 

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
`f` must be a factor (or character vector). 

Was mache ich falsch ?

Answer 1

Ich nicht wirklich jetzt forcats und seine fct_* Funktionen, stocherte ich herum und fand keinen Weg zu erreichen, was Sie wollen. Allerdings können wir es mit erhalten:

library(gapminder) 
library(tidyverse) 

gapminder %>% 
    filter(year == 2007) %>% 
    group_by(continent) %>% 
    nest() %>% 
    mutate(newdata = map(data, ~{ 
    .x$country <- reorder(.x$country, order(.x$pop, decreasing = TRUE)) 
    .x 
    }) 
) -> res 
res 
#> # A tibble: 5 × 3 
#> continent    data   newdata 
#>  <fctr>   <list>   <list> 
#> 1  Asia <tibble [33 × 5]> <tibble [33 × 5]> 
#> 2 Europe <tibble [30 × 5]> <tibble [30 × 5]> 
#> 3 Africa <tibble [52 × 5]> <tibble [52 × 5]> 
#> 4 Americas <tibble [25 × 5]> <tibble [25 × 5]> 
#> 5 Oceania <tibble [2 × 5]> <tibble [2 × 5]> 

Wir können bestätigen, dass die Faktorstufen wirklich verändert:

lapply(res$newdata, function(x) as.numeric(x$country)) 
#> [[1]] 
#> [1] 5 7 8 23 3 12 24 31 9 30 15 20 1 21 25 10 18 14 29 33 27 28 4 
#> [24] 6 11 13 26 32 17 22 19 16 2 
#> 
#> [[2]] 
#> [1] 11 29 10 30 16 26 20 22 18 12 21 3 7 23 13 27 2 28 5 8 24 9 19 
#> [24] 4 6 15 1 25 17 14 
#> 
#> [[3]] 
#> [1] 37 15 18 11 44 45 47 24 33 1 50 21 34 28 13 7 5 29 36 2 52 41 30 
#> [24] 51 49 9 22 43 39 6 3 42 27 48 17 8 12 31 26 35 25 20 4 23 19 32 
#> [47] 46 38 10 16 14 40 
#> 
#> [[4]] 
#> [1] 23 3 16 6 1 4 20 25 5 10 12 8 9 2 13 14 11 19 17 7 21 24 18 
#> [24] 15 22 
#> 
#> [[5]] 
#> [1] 1 2 

Danach kann man nicht wirklich unnest es, als das Land Faktor ‚-Liste 'für jede continent würde mit den anderen in Konflikt geraten:

res %>% 
    select(-data) %>% 
    unnest() -> res2 
sapply(res2$country, as.numeric) 
#> [1] 5 7 8 23 3 12 24 31 9 30 15 20 1 21 25 10 18 
#> [18] 14 29 33 27 28 4 6 11 13 26 32 17 22 19 16 2 34 
#> [35] 39 40 43 46 60 62 63 72 73 76 78 84 85 86 87 99 103 
#> [52] 108 112 113 116 120 122 123 126 129 130 135 137 35 36 41 44 47 
#> [69] 48 49 51 52 55 56 57 59 64 67 69 70 71 74 75 77 80 
#> [86] 81 89 90 91 92 93 94 95 96 97 100 101 102 106 107 115 117 
#> [103] 118 119 121 124 125 127 128 131 132 134 136 141 142 37 42 45 50 
#> [120] 53 54 58 61 65 66 68 79 82 83 88 98 105 109 110 111 114 
#> [137] 133 138 139 140 38 104 

ich denke, sie ag neu geordnet werden ain der Reihe nach.