嵌套数据列统计量Bootstrapping计算及整洁格式结果获取

你可以在已生成的df2基础上追加如下管道操作即可得到预期结果：

df_final <- df2 %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 提取原始数据列名
    data_names = list(colnames(data)),
    # 转换t0格式方便后续展开
    t0 = list(as.vector(t0)),
    # 将boot返回的t矩阵按列拆分，每列对应一个指标的所有自助结果
    t = list(asplit(t, 2))
  ) %>%
  # 同时展开三个长度匹配的列表列，每个分组对应3行结果
  unnest(cols = c(data_names, t0, t)) %>%
  # 按预期顺序调整列
  select(country, group, data_names, t0, t)

• 先用rowwise()对每个分组的嵌套行做逐行处理，保证生成的三个列表列元素长度完全对应（均为3，对应3个value指标）
• colnames(data)直接提取嵌套数据框的原始列名，作为data_names的取值
• asplit(t, 2)按列拆分自助结果矩阵，每一列对应一个指标的所有次自助计算结果，刚好和列名、t0的取值一一对应
• 最后同时展开三个长度一致的列表列，即可得到每个country+group分组下3行、总共18行的目标结果
  如果不需要保留原始data列，在select步骤中加-data即可移除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者deschen