用加性模型中的两个分类变量绘制逻辑回归的模型预测？

Question

在我的研究生工作中，我正在研究森林管理对鸣禽繁殖成功的影响。我建立了模型的组合来预测边沿密度（米/公顷），时间段，森林管理处理，巢期和朱利安日期的影响。我的顶级模型之一包括两个类别变量（时间段和嵌套阶段）和两个连续变量（边沿密度和儒略历）。通常，我可以使用模型预测来构建数据框架，并通过允许关注的变量发生变化并通过其他方式保留所有其他变量来生成每个变量的图。

这是一个包含一些连续变量的示例（sday和sday2保持不变，而EDGELINE100有所变化）：

Verified_State

从这里，我可以轻松地绘制我的预测。但是，我的问题是我不确定如何在此模型预测数据框中包含两个类别变量。显然，分类变量不能保持均值。

我已经成功地将一个分类变量融合到此数据框中，如下所示（嵌套阶段= INC，LAY，NSTL）：

df1
  CustomerId State
           1 Alabama
           2 Maryland
           3 Ohio
           4   Texas
           5   California
           6   Alabama

df2
  CustomerId   State
           2 Alabama,North Caroline, Virginia
           4 Alabama, West Virginia
           6    Ohio, Kentucky`

但是，我无法成功融合第二个分类变量。

理想情况下，我希望能够在NSTL之后添加两个表示时间段的PRE和POST列。

类似这样的东西：

df3
  CustomerId   State                            Verified_State
           2 Alabama,North Caroline, Virginia     Alabama
           4 Alabama, West Virginia               Alabama
           6    Ohio, Kentucky                    Ohio

我尝试使用R中的dcast函数将两个变量融为一体，但最终将两个类别变量融为一体。

任何建议将不胜感激。