条件付きフィルタで変数dplyrを解決しました

Question

変数値に基づいてフィルタリングしようとしていますが、filter_、dots、およびquotesの複数の組み合わせを使用しても問題ありません。

例として、私は

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

とデータフレームのブーイング

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)) 

を持っていると私は

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

として繰り返し のようなものに見えるかもしれブーイングという名前のデータフレームをフィルタリングします

私はループとRのために使用しないと聞いていると思う電子group_by(run)が、私はigraphにこのデータを送信し、さらにちょうどエッジと重みにデータセットをサブセットする必要があり、

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

に私はネットワークグラフを作成し、密度を見つけるだろうとこのように、グループ化変数を失うこととしています各実行の中心値。

bing <- graph.data.frame(bop) 

にはどうすれば正しい指標として解決するために、条件付きフィルタでiを得るのですか？

Answer 1

私の答えは、「条件付きフィルタの変数を解決する」というものではありませんが、あなたがやりたいことをやる方がずっと簡単です。

大きなアイデアは、変数runに基づいてデータフレームを分割し、それらの各要素に関数をマップすることです。この関数はデータフレームを取り出し、igraphから吐き出します。

上記のコードを実行すると、の列にグラフのリストが格納されます。以下のために `

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))