Question

我想定义类似于＆＃39;扫帚中的功能。封装

library(dplyr)
library(broom)

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

工作正常。但是我如何定义像

这样的自定义函数

myglance <- function(x, ...) {
  s <- summary(x)
  ret <- with(s, data.frame(r2=adj.r.squared, a=coefficients[1], b=coefficients[2]))
  ret
}


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

eval中的错误（替换（expr），数据，enclos = parent.frame（））：无效＆＃39; envir＆＃39;类型＆＃39;

的参数

Answer 1

glance以这种方式工作，因为扫帚包为行方向数据帧here定义了一种方法。如果您愿意引入整个.R文件（以及here中的col_name实用程序），您可以使用我的代码执行相同的操作：

myglance_df <- wrap_rowwise_df(wrap_rowwise_df_(myglance))

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

还有一种解决方法，不需要从扫帚中添加如此多的代码：更改每个模型的类，并定义自己的 em>在该班上一瞥功能。

glance.mylm <- function(x, ...) {
  s <- summary(x)
  ret <- with(s, data.frame(r2=adj.r.squared, a=coefficients[1], b=coefficients[2]))
  ret
}

mtcars %>% 
  group_by(am) %>% 
  do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>% 
  mutate(model = list(structure(model, class = c("mylm", class(model))))) %>%
  glance(model)

最后，您还可以选择立即在模型上执行myglance。

mtcars %>% 
  group_by(am) %>% 
  do(myglance(lm(mpg ~ wt, .)))

Answer 2

以下是我对它如何工作的看法，基本上方法是：

从数据框中提取相应的列（我的解决方案基于this answer，必须是更好的方式，我希望有人会纠正我！
对结果运行lapply，并在上面的myglance函数中构建所需的变量。
使用do.call运行rbind以返回data.frame。

myglance <- function(df, ...) {
  # step 1
  s <- collect(select(df, ...))[[1]] # based on this answer: https://stackoverflow.com/a/21629102/1992167

  # step 2
  lapply(s, function(x) {
    data.frame(r2 = summary(x)$adj.r.squared,
               a = summary(x)$coefficients[1],
               b = summary(x)$coefficients[2])
  }) %>% do.call(rbind, .) # step 3
}

输出：

> mtcars %>% 
+   group_by(am) %>% 
+   do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>%
+   myglance(model)
         r2        a         b
1 0.5651357 31.41606 -3.785908
2 0.8103194 46.29448 -9.084268

dplyr中的回归输出

2 个答案: