Question

我有一个像这样的数据框

   df <- data.frame(tiny = rep(letters[1:3], 20), 
                  block = rnorm(60), tray = runif(60, min=0.4, max=2),
                  indent = sample(0.5:2.0, 60, replace = TRUE))

我嵌套了这个数据框

nm <- df%>%
       group_by(tiny)%>%
       nest()

然后写了这些函数

library(dplyr)
library(purrr)
library(tidyr)

model <- function(dfr, x, y){
             lm(y~x, data = dfr)
         }

model1 <- function(dfr){
           lm(block~tray, data = dfr)
          }

我想为所有小类运行这个模型，所以我做了

 nm%>%
   mutate(
     mod = data %>% map(model1)
   )

上面的代码工作正常，但如果我想在model1函数中提供变量作为参数，我会得到错误。这就是我的工作

 nm%>%
    mutate(mod = data %>% map(model(x=tray, y=block)))

我一直收到错误 Error in mode(x = tray, y = block) : unused argument (y = block)。

此外，我尝试使用ggplot2

绘制这些内容

plot <- function(dfr, i){
    dfr %>%
    ggplot(., aes(x=tray, y=block))+
geom_point()+
xlab("Soil Properties")+ylab("Slope Coefficient")+
ggtitle(nm$tiny[i])

nm%>%
 mutate(put = data %>% map(plot))

我的想法是，我希望ggplot为每个图表添加标题 a ， b 和 c 将被制作。任何帮助将不胜感激。谢谢

Answer 1

使用基函数split将数据拆分为组列表。

library( purrr )
library( ggplot2 )
df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm( block ~ tray, data = .))

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ ggplot( data = ., aes( x = tray, y = block ) ) +
        geom_point( ) +
        xlab("Soil Properties") + 
        ylab("Slope Coefficient") +
        ggtitle( as.character( unique(.$tiny) ) ) )

使用功能

lm_model <- function( data ) 
{
  return( lm( block ~ tray, data = data ) )
}

plot_fun <- function( data )
{
  p <- ggplot( data = data, aes( x = tray, y = block ) ) +
    geom_point( ) +
    xlab("Soil Properties") + 
    ylab("Slope Coefficient") +
    ggtitle( as.character( unique(data$tiny) ) )

  return( p )
}

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm_model( data = . ) )

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ plot_fun( data = . ) )

在函数内创建公式

lm_model <- function( data, x, y ) 
{
  form <- reformulate( y, x )

  return( lm( formula = form, data = data ) )
}

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm_model( data = ., x = 'tray', y = 'block' ) )

如果您的功能如下所示，您的解决方案就会有效。

model <- function(dfr, x, y){
  lm( formula = eval(parse(text = paste('as.formula( ', y, ' ~ ', x, ')', sep = ''))),
      data = dfr)
}

Answer 2

如果您想将mutate与map一起使用，则还需要tidyr使用nest。您将使用tibbles存储输出（或数据帧与数据帧的列表列）。

我使用了@ Sathish的详细答案中的函数（经过一些修改）。

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr) 

df <- data.frame(tiny = rep(letters[1:3], 20), 
                 block = rnorm(60), tray = runif(60, min=0.4, max=2),
                 indent = sample(0.5:2.0, 60, replace = TRUE))

lm_model <- function( data ) 
{
  return( lm( block ~ tray, data = data ) )
}

# Altered function to include title parameter with purrr::map2
plot_fun <- function( data, title )
{
  p <- ggplot( data = data, aes( x = tray, y = block ) ) +
    geom_point( ) +
    xlab("Soil Properties") + 
    ylab("Slope Coefficient") +
    ggtitle( as.character( title ) )

  return( p )
}


results <- df %>% 
  group_by(tiny) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(model = map(data, lm_model),
         plot = map2(data, tiny, plot_fun))

你最终得到：

> results

# A tibble: 3 × 4
    tiny              data    model     plot
  <fctr>            <list>   <list>   <list>
1      a <tibble [20 × 3]> <S3: lm> <S3: gg>
2      b <tibble [20 × 3]> <S3: lm> <S3: gg>
3      c <tibble [20 × 3]> <S3: lm> <S3: gg>

您可以使用unnest或通过提取（[和[[）

来访问所需内容

> results$model[[1]]

Call:
lm(formula = block ~ tray, data = data)

Coefficients:
(Intercept)         tray  
    -0.3461       0.3998

使用purrr :: map将多个参数应用于函数

2 个答案: