按列前缀嵌套tibble

Question

我们按行进行正常的嵌套分组。我的不一样。我希望按照列前缀(在第一个‘_’之前)创建一个嵌套的tibble分组，在嵌套的tibbles中保留原来的列名。目前的方法有效，但看起来过于复杂。

tibble(a_1=1:3, a_2=2:4, b_1=3:5) %>% 
    print() %>%

#  A tibble: 3 x 3
#     a_1   a_2   b_1
#   <int> <int> <int>
# 1     1     2     3
# 2     2     3     4
# 3     3     4     5

    pivot_longer(everything()) %>% 
    nest(data=-name) %>% 
    mutate(data=map2(data, name, ~rename(.x, '{.y}' := value))) %>% 
    mutate(gr=str_extract(name, '^[^_]+'), .keep='unused') %>% 
    nest(data=-gr) %>% 
    mutate(data=map(data, ~bind_cols(.[[1]]))) %>%
    print() %>%

# A tibble: 2 x 2
#   gr    data            
#   <chr> <list>          
# 1  a     <tibble [3 x 2]>
# 2  b     <tibble [3 x 1]>

    { .$data[[1]] }

# A tibble: 3 x 2
#     a_1   a_2
#   <int> <int>
# 1     1     2
# 2     2     3
# 3     3     4

UPD:如果可能的话，tidyverse解决方案

Answer 1

用我最近学到的一个巧妙的小技巧，你可以做到：

library(tidyr)
library(dplyr, warn = FALSE)

tibble(a_1 = 1:3, a_2 = 2:4, b_1 = 3:5) %>%
  split.default(., gsub("_[0-9]", "", names(.))) %>%
  lapply(nest, data = everything()) %>%
  bind_rows(.id = "gr")
#> # A tibble: 2 × 2
#>   gr    data            
#>   <chr> <list>          
#> 1 a     <tibble [3 × 2]>
#> 2 b     <tibble [3 × 1]>

Answer 2

基于purrr::map_dfr的另一种可能的解决方案

library(tidyverse)

map_dfr(unique(str_remove(names(df), "_\\d+")), 
  ~ tibble(gr = .x, nest(select(df, which(str_detect(names(df), .x))), 
      data = everything())))

#> # A tibble: 2 × 2
#>   gr    data            
#>   <chr> <list>          
#> 1 a     <tibble [3 × 2]>
#> 2 b     <tibble [3 × 1]>

Answer 3

我的版本，稍微修改了一些，整理过的stepan's answer版本

tibble(a_1 = 1:3, a_2 = 2:4, b_1 = 3:5) %>%
    split.default(str_extract(names(.), "^[^_]+")) %>%
    map(nest, data = everything()) %>%
    bind_rows(.id = "gr")

找不到替代split.default()的方法