in `map()`: ℹ In index: 1. ℹ With name: 2023级研究生2班. Caused by error in `object[[...

Error in `map()`:
ℹ In index: 1.
ℹ With name: 2023级研究生2班.
Caused by error in `object[[i]]`:
! object of type 'closure' is not subsettable

# 错误翻译
在 `map()` 中：
信息：索引是 1。
信息：命名是 2023级研究生2班。
由以下错误引起：`object[[i]]`：
！类型为 'closure' 的对象不可子集化

原因分析

map() 函数期望接收一个函数作为其第二个参数，而不是一个已经计算好的值或函数本身。你传入的 median %>% summary 实际上是在尝试对 median 这个函数进行 summary 操作，这在 R 中是无效的。 median 是一个函数对象（closure），不能像数据结构那样被索引或子集化（object[[i]]）。

解决方案

如果你想对每个分组（班级）的某个数值列（例如，假设是 成绩 列）计算中位数和 IQR，你应该将一个包含计算逻辑的函数传递给 map。

假设你的数据框 df 中有一个名为 成绩 的数值列，你可以这样做：

# 定义一个计算中位数和 IQR 的函数
median_iqr <- function(x) {
  c(median = median(x, na.rm = TRUE), iqr = IQR(x, na.rm = TRUE))
}

# 使用 map 对每个分组的 '成绩' 列应用 median_iqr 函数
map(split(df$成绩, df$班级), median_iqr)

或者，如果你想直接在 map 中进行计算，并且使用 purrr 包，可以这样做：

library(purrr)

# 假设 df 中有一个名为 '成绩' 的数值列
map(split(df$成绩, df$班级), ~ median_iqr(.x))

如果你想直接使用 summary 对每个分组的数值列进行汇总，并且 summary 的输出是想要的，那么：

# 假设 df 中有一个名为 '成绩' 的数值列
map(split(df$成绩, df$班级), summary)

预防措施

• 理解 map 函数的参数：map 的第二个参数必须是一个函数，它将被应用于列表的每个元素。确保你传递的是一个函数定义，而不是对函数的调用或操作。
• 清晰定义计算逻辑：在传递给 map 之前，先单独测试你的计算逻辑（例如 median_iqr 函数）是否能正确工作。