r - 如何展平非原子函数结果，以便可以将其分配为dplyr突变步骤的一部分？

Question

在看How to flatten results of function call as part of dplyr::mutate之前，我已经碰到了这个用例。这次有所不同，因为我需要调用的函数不依赖于一组x值。在这里，我正在使用BCa(经偏置校正的加速间隔)来计算自举置信区间，但需要针对每个类阶层对其调用两次，因为需要读取上下限置信区间输出($bca[4]和$bca[5])。

if(!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse", repos = "http://cran.us.r-project.org")
if(!require(boot)) install.packages("boot", repos = "http://cran.us.r-project.org")
if(!require(purrr)) install.packages("purrr", repos = "http://cran.us.r-project.org")

comp <- data.frame(
  class = sample(c("bronze","silver","gold"),1500,replace=TRUE),
  reputation = rnbinom(1500,mu=100,size=1)+1
)

# function to obtain the mean
bootMean <- function(sample, index) {
  return(mean(sample[index]))
} 

# bootstrapping using 3000 replications
B <- 3000
summaryRep <- comp %>%
  group_by(class) %>%
  summarise(mean=mean(reputation),
            ymin=boot.ci(boot(data=reputation, statistic=bootMean, R=B), type=c("bca"))$bca[4],
            ymax=boot.ci(boot(data=reputation, statistic=bootMean, R=B), type=c("bca"))$bca[5])
summaryRep

我已经尝试了以上文章中提出的解决方案，但它们无法正常工作。首先，因为不可能进行映射，其次，它仍然会提示boot.ci结果的尺寸。

如何避免两次调用boot函数，同时保持dplyr认证的方法，即不采用程序方法？

Answer 1

一种方法是将boot.ci的输出保留在列表中，然后提取相应的值。

library(boot)
library(dplyr)
set.seed(123)

comp %>%
  group_by(class) %>%
 summarise(mean=mean(reputation),
           model = list(boot.ci(boot(data=reputation, statistic=bootMean, R=B), 
                        type=c("bca"))),
           ymin= model[[1]]$bca[4],
           ymax= model[[1]]$bca[5])

# A tibble: 3 x 5
#  class   mean model     ymin  ymax
#  <fct>  <dbl> <list>   <dbl> <dbl>
#1 bronze  103. <bootci>  93.7  112.
#2 gold    102. <bootci>  93.5  111.
#3 silver  100. <bootci>  92.1  109.