要编写一个传递给group_map函数的dplyr函数，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要安装并加载dplyr包：

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

2. 创建一个自定义的dplyr函数。例如，假设我们要计算每个组的平均值，并将结果保存在新的列中。我们可以使用以下代码创建一个名为calculate_mean的函数：

calculate_mean <- function(df) {
  df <- df %>% 
    group_by(group_column) %>% 
    mutate(mean_value = mean(value))
  return(df)
}

这个函数接受一个数据框作为输入，并对group_column进行分组，然后使用mutate函数计算每个组的平均值，并将结果保存在mean_value列中。最后，返回更新后的数据框。

3. 使用group_map函数应用自定义函数。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含group_column和value两列。我们可以使用以下代码将自定义函数应用于每个组：

result <- data %>%
  group_by(group_column) %>%
  group_map(~ calculate_mean(.))

这将对每个组调用calculate_mean函数，并将结果存储在名为result的列表中。

完整示例代码如下：

# 安装并加载dplyr包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 创建自定义函数
calculate_mean <- function(df) {
  df <- df %>% 
    group_by(group_column) %>% 
    mutate(mean_value = mean(value))
  return(df)
}

# 创建示例数据框
data <- data.frame(
  group_column = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)

# 使用group_map函数应用自定义函数
result <- data %>%
  group_by(group_column) %>%
  group_map(~ calculate_mean(.))

# 查看结果
print(result)

这将输出每个组的数据框，其中包含更新后的mean_value列。