如何使用tidyr巢（）折叠几行

Question

我有这样

df=data.frame(a=rep(c("x","y"),2),b=c("Rome", "Venice", "Barcelona", "Paris")) 

的数据帧，我想巢b。通过列，使得其示出了

x Rome, Barcelona 
y Venice, Paris 

然而

这似乎没有办法。有什么建议？

至于建议

df$b=as.character(df$b) 
df=as.data.frame(df %>% group_by(a) %>% nest(b)) 

然而DF的新数据列似乎是tbl_df格式，结果是这样的

a data 
x list(b = c("Rome", "Barcelona") 

有没有一种方法，使新的嵌套列平常心字符串组合？

Answer 1

如果你不执着于一个tidyr/nest解决方案，您可以只用dplyr使用做到这一点：

df %>% 
    group_by(a) %>% 
    summarise(b = paste(b, collapse = ", ")) 

返回：

 a    b 
    <fctr>   <chr> 
1  x Rome, Barcelona 
2  y Venice, Paris 

如果你想使用nest，您可以使用map_chr从purrr做你想做的，以及什么：

df %>% 
    mutate(b = as.character(b)) %>% 
    nest(b) %>% 
    mutate(cityList = map_chr(data, ~paste(.$b, collapse = ", "))) %>% 
    select(-data) 

需要注意的是，如@ joel.wilso n指出，为此，如果他们是一个因素，您可能需要明确地将城市名称转换为角色。它返回这个：

 a  cityList 
    <fctr>   <chr> 
1  x Rome, Barcelona 
2  y Venice, Paris 

Answer 2

确保column b是一个字符：然后执行以下操作，

as.data.frame(df %>% group_by(a) %>% nest(b)) 
# a   data 
#1 x Rome, Barcelona 
#2 y Venice, Paris 

如果column b是一个因素：那么水平将被输出

> class(df$b) 
[1] "factor" 
> df$b 
[1] Rome  Venice Barcelona Paris  
Levels: Barcelona Paris Rome Venice 

> as.data.frame(df %>% group_by(a) %>% nest(b)) 
# a data 
#1 x 3, 1 
#2 y 4, 2 

与您已要求变化：试试以下代码：df1是来自as.data.frame（）的o/p

df1 = df %>% group_by(a) %>% nest(b)  
df1$newcol = sapply(df1$data, function(x) paste(x$b, collapse = ",")) 
df1 

     a   data   newcol 
# (fctr)   (chr)   (chr) 
#1  x <tbl_df [2,1]> Rome,Barcelona 
#2  y <tbl_df [2,1]> Venice,Paris