如何使用dplyr::group_walk按数据框原始顺序迭代分组？

要让group_walk按数据框的原始分组顺序迭代，有两种简单可行的方法：

方法1：使用group_by的.sort = FALSE参数 #

dplyr的group_by默认会对分组键进行排序（字符型按字母顺序，数值型按大小），只需在分组时设置.sort = FALSE，就能保留分组键的原始出现顺序，group_walk会遵循这个顺序迭代：

library(dplyr)

# 构造原始数据
df <- tibble(
  group = c("C", "B", "A"),
  values = c(1, 2, 3)
)

# 按原始分组顺序迭代
df %>%
  group_by(group, .sort = FALSE) %>%
  group_walk(~ print(.x$values))
# 输出结果：1，2，3

方法2：将分组列转为因子（指定原始顺序为水平） #

如果需要长期固定分组顺序，可以把分组列转换为因子型，将原始出现的顺序设为因子水平，这样后续任何分组操作都会保留该顺序：

# 将group列转为因子，水平为原始出现顺序
df <- df %>%
  mutate(group = factor(group, levels = unique(group)))

# 分组并迭代
df %>%
  group_by(group) %>%
  group_walk(~ print(.x$values))
# 输出结果：1，2，3

补充说明 #

group_walk的迭代顺序完全由group_by后的分组顺序决定，并非始终强制按排序后的顺序执行——默认排序是group_by的默认行为，而非group_walk的固有限制。通过上述两种方法，就能轻松实现按原始顺序迭代。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者crestor