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dplyr`mutate`在使用两次时返回错误

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看来，对于存储在列表列中的某些类型的对象， dplyr::mutate 只会对它们起作用一次 . 也就是说， mutate 的两次连续使用会导致错误 .

library(dplyr)
one_mod <- data.frame(grp = "a", x = runif(5,0,1)) %>%
  tbl_df %>%
  mutate(y = rnorm(x,x*2,1)) %>%
  group_by(grp) %>%
  do(mod = lm(y~x,data = .))

这种方法不起作用：

one_mod %>%
  mutate(rsq = summary(mod)$r.squared) %>%
  mutate(aic = AIC(mod))
# Error: unsupported type for column 'mod' (VECSXP)

但这个确实如此

one_mod %>%
  mutate(rsq = summary(mod)$r.squared,
     aic = AIC(mod))
#Source: local data frame [1 x 4]
#Groups: grp
#
#  grp     mod       rsq      aic
#1   a <S3:lm> 0.6615589 10.63317
r dplyr

1 回答

  • 2

    这已在this commit中修复 .

    正如Hadley所暗示的，在两个 mutate 版本中，第一个没有创建 rowwise_df 对象，这是我们保证每个组只涉及一行数据，因此我们可以引用 mod 而不是 mod[[1]] . 除非我们知道数据可以被认为是 rowwise_df ，否则我们不会使用 mutate 处理列表列 .

    一切都很好，并将您的示例用作新的regression test

    one_mod <- data.frame(grp = "a", x = runif(5,0,1)) %>%
  tbl_df %>%
  mutate(y = rnorm(x,x*2,1)) %>%
  group_by(grp) %>%
  do(mod = lm(y~x,data = .))
one_mod %>%
  mutate(rsq = summary(mod)$r.squared) %>%
  mutate(aic = AIC(mod))
# Source: local data frame [1 x 4]
# Groups: <by row>
# 
#   grp     mod        rsq      aic
# 1   a <S3:lm> 0.04744827 11.91253
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