Question

使用data.table，我正在尝试编写一个函数，该函数将数据表，公式对象和字符串作为参数，并创建和存储多个模型对象。

myData <- data.table(c("A","A","A","B","B","B"),c(1,2,1,4,5,5),c(1,1,2,5,6,4))
## This works.
ModelsbyV1 <- myData[,list(model=list(lm(V2~V3)),by=V1)]

##This does not.
SectRegress <- function (df,eq,sectors) {
  Output <- df[,list(model=list(lm(eq))),
             by=sectors]
  return(Output)
}

Test <- SectRegress(myData,formula(V2~V3),sectors="V1")
##Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'X' not found

我尝试过在函数中使用df。但是，这会使按类型分组的能力无效。函数内的colnames（df）包括“X”。我很难过。

Answer 1

您必须在环境.SD内对其进行评估（因为lm无法“看到”V2和V3否则）：

SectRegress <- function (df,eq,sectors) {
    Output <- df[, list(model=list(lm(eq, .SD))), by=sectors]
    return(Output)
}
Test <- SectRegress(myData,formula(V2~V3),sectors="V1")

r在函数内部使用data.table在子集上创建模型

1 个答案: