Вычисление выпуклой оболочки для каждой группы в R

Вы можете просто передать функцию chull внутри списка:

df <- df %>% 
  group_by(time) %>% 
  mutate(chull_val = list(chull(x,y)))

Если вы не хотите работать со столбцами списка *, вы можете рассмотреть возможность использования (более гибкого) data.table.

library(data.table)
setDT(d)
d[d[ , .I[chull(x, y)], by = time]$V1]

Пояснение: конвертируйте ваши данные в data.table (setDT(d)). Для каждого раза (by = time) рассчитайте индексы chull и выберите соответствующие строки (.I) (см. здесь).

Если вы хотите построить полигоны chull, вам нужно добавить первый индекс, чтобы замкнуть полигон.

d2 <- d[ , {

  # for each time (by = time):
  # compute the indices lying on the convex hull  
  ix <- chull(x, y)

  # use indices to select data of each subset (.SD)
  # possibly also add the first coordinate to close the polygon for plotting   
  .SD[c(ix, ix[1])]}, by = time]


# plot chull and original polygons
library(ggplot2) 
ggplot(d2, aes(x, y, fill = factor(time))) +
  geom_polygon(alpha = 0.2) +
  geom_polygon(data = d, alpha = 0.2)

* Связанные проблемы с dplyr: Обобщение глаголов с выводами переменной длины, Необязательный параметр для управления длиной резюмирования.

Поскольку chull дает вам индексы по исходным данным, вы, вероятно, захотите сохранить координаты по ходу работы, а это значит, что вам, вероятно, не следует использовать summarize. Я предлагаю вам придерживаться концепции «вложенности», как это сделано с tidyr. Первый шаг - это вложение ваших данных:

library(tidyr)
data_sample %>%
  group_by(time) %>%
  nest()
# # A tibble: 5 × 2
#    time             data
#   <int>           <list>
# 1     1 <tibble [5 × 3]>
# 2     2 <tibble [5 × 3]>
# 3     3 <tibble [5 × 3]>
# 4     4 <tibble [5 × 3]>
# 5     5 <tibble [5 × 3]>

Отсюда остается только вычислить корпус (который вернет вектор индексов), а затем вывести соответствующие строки в указанном порядке. Это выиграет от функций map, предоставляемых purrr:

library(purrr)
data_sample %>%    data_sample %>%
  group_by(time) %>%
  nest() %>%
  mutate(
    hull = map(data, ~ with(.x, chull(x, y))),
    out = map2(data, hull, ~ .x[.y,,drop=FALSE])
  )
# # A tibble: 5 × 4
#    time             data      hull              out
#   <int>           <list>    <list>           <list>
# 1     1 <tibble [5 × 3]> <int [3]> <tibble [3 × 3]>
# 2     2 <tibble [5 × 3]> <int [3]> <tibble [3 × 3]>
# 3     3 <tibble [5 × 3]> <int [3]> <tibble [3 × 3]>
# 4     4 <tibble [5 × 3]> <int [3]> <tibble [3 × 3]>
# 5     5 <tibble [5 × 3]> <int [3]> <tibble [3 × 3]>

(У вас должно получиться поместить оба назначения в один mutate. I

Отсюда вы можете преобразовать его в нужные вам координаты, удалив теперь ненужные столбцы и разложив:

data_sample %>%
  group_by(time) %>%
  nest() %>%
  mutate(
    hull = map(data, ~ with(.x, chull(x, y))),
    out = map2(data, hull, ~ .x[.y,,drop=FALSE])
  ) %>%
  select(-data) %>%
  unnest()
# # A tibble: 15 × 5
#     time  hull        x           y object
#    <int> <int>    <dbl>       <dbl>  <int>
# 1      1     4 17.15140 -19.0118351      4
# 2      1     3 13.90936   9.6568050      3
# 3      1     1 40.89143   0.6035503      1
# 4      2     4 16.83765 -19.2130165      4
# 5      2     3 13.80478   9.7573957      3
# 6      2     1 40.78685   0.7041420      1
# 7      3     4 16.62849 -19.5147915      4
# 8      3     3 13.70020   9.7573957      3
# 9      3     1 40.68227   0.7041420      1
# 10     4     4 16.31474 -19.8165684      4
# 11     4     3 13.59562   9.8579884      3
# 12     4     1 40.57769   0.7041420      1
# 13     5     4 16.10558 -20.1183434      4
# 14     5     3 13.49104   9.8579884      3
# 15     5     1 40.57769   0.7041420      1

(Я сохранил hull здесь для демонстрационных целей; вы, вероятно, можете использовать select(-data, -hull) выше, так как у вас будет то, что вам нужно, особенно если резервный с object.)

Отвечая на последний вопрос, вы могли бы сделать одно из следующих действий:

filter(data_sample, time == 1) %>%
  with(., chull(x, y))
with(filter(data_sample, time == 1), chull(x, y))