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我正在尝试强制/将listwhich 返回的内容转换sapply为 a dplyr::data_frame：

data_df = tbl_df(data_frame(id=round(runif(10,1,5)),
                            Height=rnorm(10,65,10),
                            Weight=rnorm(10,100,25),
                            Strength=runif(10,1,10),
                            Age=rnorm(10,50,15)))

data2_df = tbl_df(data_frame(id=round(runif(40,1,5)),
                            Age=rnorm(40,50,15)))

FUN <- function(data_temp){
  BMI = data_temp$Weight / ((data_temp$Height^2) * 703)
  SBMI = BMI / data_temp$Strength
  id = data_temp$id
  data_older_friends = data2_df[data2_df$id == id & data2_df$Age > data_temp$Age,]
  nOFRIENDS = 0
  avgOFRIEND_AGE = NA
  if (nrow(data_older_friends)>0){
    nOFRIENDS = nrow(data_older_friends)
    avgOFRIEND_AGE = mean(data_older_friends$Age)
  }
  return_df=tbl_df(data_frame(id=id,BMI=BMI,SBMI=SBMI,nOFRIENDS=nOFRIENDS,avgOFRIEND_AGE=avgOFRIEND_AGE))
  return(return_df)
}

sapply_output = (sapply(1:nrow(data_df), function(x) FUN(data_df[x,])))

tbl_df(t(sapply_output))

输出是：

# A tibble: 5 x 5
         id       BMI      SBMI  nOFRIENDS avgOFRIEND_AGE
     <list>    <list>    <list>     <list>         <list>
1 <int [1]> <dbl [1]> <dbl [1]>  <int [1]>      <dbl [1]>
2 <int [1]> <dbl [1]> <dbl [1]>  <int [1]>      <dbl [1]>
3 <int [1]> <dbl [1]> <dbl [1]>  <int [1]>      <dbl [1]>
4 <int [1]> <dbl [1]> <dbl [1]>  <int [1]>      <dbl [1]>
5 <int [1]> <dbl [1]> <dbl [1]>  <int [1]>      <dbl [1]>

的输出FUN(data_df)是（注意最后两列的计算不准确）：

# A tibble: 10 x 5
      id          BMI         SBMI nOFRIENDS avgOFRIEND_AGE
   <dbl>        <dbl>        <dbl>     <int>          <dbl>
 1     2 2.045586e-05 3.462166e-06         5       56.34759
 2     2 2.388499e-05 8.266183e-06         5       56.34759
 3     3 4.001101e-05 4.119298e-06         5       56.34759
 4     1 4.526758e-05 9.436741e-06         5       56.34759
 5     3 2.242063e-05 3.415824e-06         5       56.34759
 6     2 4.252556e-05 4.651436e-06         5       56.34759
 7     5 1.728240e-05 5.536207e-06         5       56.34759
 8     4 4.298384e-05 1.093979e-05         5       56.34759
 9     5 3.532514e-05 5.688031e-06         5       56.34759
10     3 2.001582e-05 2.673569e-06         5       56.34759

但是，我更喜欢传统的 data_frame，其中的列充满 dbl，而不是充满 dbl 列表的列

我已经尝试过tibble::as_tibble和as.matrix其他各种组合，但没有运气。另外，我不是在寻找join解决方案，因为我的实际问题涉及 2 个非常大的表（在这里我提出了问题的玩具版本），并且表 2 上的“分组”结果需要数据行中的规范1（因此按行解决方案似乎是有序的）

更新： %>% unnest可以做到这一点

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我们可以用map

library(dplyr)
library(purrr)
res <- map_df(seq_len(nrow(data_df)), ~FUN(data_df[.x,])) 
identical(res, tbl_df(t(sapply_output)) %>% 
                                       unnest)
#[1] TRUE
于 2017-11-20T03:31:14.103 回答