dplyr + purr：n（）はローカルグループではなくmap（）グループを指しますか？

Question

私は、各データセットに対して、各グループの行数を見つけるために、複数のデータセット（各セルがティブルであるティブル）をネストする親データセットを持っています。単一のデータセットを使用する標準的な方法は、単にgroup_by(var) %>% mutate(nrow=n())を実行することです。

しかし、今、私はmap()呼び出しで複数のデータセットのためにこれを行うこと、それはn()呼び出しのように見えますがgroup_byによって作られた私のローカルデータセット内の（暗黙的）、map()ではない作られたグループ分け明示的なグループを指し？

1つのデータセットの標準的な方法、n()リターン50：データセットの

iris %>% 
    group_by(., Species) %>% 
    mutate(nrow=n()) 

データセット：

df <- data_frame(name=c("a", "b"), Data=list(iris, iris)) 
df2 <- df %>% 
      mutate(Data2=map(Data, ~group_by(., Species) %>% 
       mutate(nrow=n()) %>% 
       ungroup())) 

が、今n()は2を返さ？バージョン0.7.0以降で利用可能

df2[1,]$Data2[[1]] 

Answer 1

あなたがmutateの外で関数を定義した場合、それが正常に動作します（私は、この出力は、あなたの心に持っているものであると仮定...）

fun <- function(x) { 
    df <- group_by(x, Species) %>% 
    summarise(nrow = n()) 
} 
df2 <- df %>% 
    mutate(Data2=map(Data, fun)) 

df2$Data2 
# [[1]] 
# # A tibble: 3 x 2 
# Species nrow 
# <fctr> <int> 
# 1  setosa 50 
# 2 versicolor 50 
# 3 virginica 50 
# 
# [[2]] 
# # A tibble: 3 x 2 
# Species nrow 
# <fctr> <int> 
# 1  setosa 50 
# 2 versicolor 50 
# 3 virginica 50 

Answer 2

別のオプションは、使用することですデータセットの

# standard case: 
iris %>% 
    add_count(Species) 

## df of df: 
df2 <- df %>% 
    mutate(Data2=map(Data, ~add_count(., Species)))