Question

当我以下列方式使用broom:::glance时：

library(dplyr)
library(broom)
mtcars %>% do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>% glance(model)

我得到了

Error in complete.cases(x) : invalid 'type' (list) of argument

但是，当我添加group_by：

时

mtcars %>% group_by(am) %>% do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>% glance(model)

确实给出了预期的结果：

Source: local data frame [2 x 12]
Groups: am

  am r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value df logLik  AIC  BIC deviance df.residual
1  0     0.589         0.565  2.53      24.4 1.25e-04  2  -43.5 93.1 95.9    108.7          17
2  1     0.826         0.810  2.69      52.3 1.69e-05  2  -30.2 66.4 68.1     79.3          11

我在这里遗漏了什么，或者是dplyr / broom中的错误？

Answer 1

这是因为do在未分组的表格上执行时会产生tbl_df而不是rowwise_df，这意味着扫帚使用了不同的方法。我在最新的开发版本中fixed this，现在您可以这样做：

mtcars %>% do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>% glance(model)
#>   r.squared adj.r.squared    sigma statistic      p.value df    logLik
#> 1 0.7528328     0.7445939 3.045882  91.37533 1.293959e-10  2 -80.01471
#>        AIC      BIC deviance df.residual
#> 1 166.0294 170.4266 278.3219          30

我希望尽快在CRAN（扫帚0.4）上进行此操作，或者您可以使用devtools::install_github("dgrtwo/broom")进行安装。在此期间，您还可以使用临时分组列来获得所需的行为：

mtcars %>%
    group_by(g = 1) %>%
    do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>% 
    glance(model)
#> Source: local data frame [1 x 12]
#> Groups: g
#> 
#>   g r.squared adj.r.squared    sigma statistic      p.value df    logLik
#> 1 1 0.7528328     0.7445939 3.045882  91.37533 1.293959e-10  2 -80.01471
#> Variables not shown: AIC (dbl), BIC (dbl), deviance (dbl), df.residual
#>   (int)

在单个lm对象的dplyr工作流中使用`broom ::: glance`失败

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