如何向嵌套tibble的fun1_result列追加单个dbl类型新列？

你之前用map_dbl的问题在于，它会把每个分组的计算结果转换成数值向量，直接替换掉原来的fun1_result嵌套tibble列，这显然不是你要的效果。我们需要的是在每个fun1_result的小tibble里新增一列result3，下面是两种可行的解决方案：

方法一：一次性生成包含所有统计量的嵌套结果 #

直接在分组嵌套后，同时计算三个统计量并合并成一个tibble，流程更简洁高效：

library(tidyverse)

fun1 = function(df){
  result1 = min(df[,"Sepal.Width"])/max(df["Sepal.Length"])
  result2 = min(df[,"Sepal.Length"])/max(df["Sepal.Length"])
  tibble(result1, result2)
}

fun2 = function(df){
  min(df[,"Sepal.Width"])/2
}

df1 = iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(fun1_result = map(data, ~{
    # 先调用fun1得到基础结果
    base_res = fun1(.x)
    # 计算result3并追加为新列
    base_res %>% mutate(result3 = fun2(.x))
  }))

方法二：对已有的fun1_result追加列 #

如果已经生成了fun1_result列，可以用map2同时遍历fun1_result和data列，把fun2的结果加到每个嵌套tibble中：

df1 = iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(fun1_result = map(data, ~fun1(.x))) %>%
  # 用map2同时处理嵌套结果和对应分组数据
  mutate(fun1_result = map2(fun1_result, data, ~{
    .x %>% mutate(result3 = fun2(.y))
  }))

你可以用unnest展开验证结果：

df1 %>% unnest(fun1_result)

此时会看到每个Species对应的三列统计量：result1、result2、result3。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dasr