假设我有20辆车，每辆车都进行了10次测试，并且在每次测试中，根据路线距离驱动定义了多个路段。
对于每个veh_id + test_id +段组合，我想得到高度与路线距离回归的简单线性回归斜率。
在R中使用dplyr包，我认为这样的事情应该有效：
dataset <- dataset %>%
group_by (veh_id, test_id, segment) %>%
do(data.frame(mod = coef(lm(height ~ distance,data = .))[2])) %>%
left_join(dataset,.)
但错误报告为：
lm.fit中的错误（x，y，偏移=偏移，singular.ok = singular.ok，...） ：0（非NA）案件
我回顾了我的数据，有一些NAs用于＆＃34;身高＆＃34;可变...
有没有办法通过排除那些高度的NA来执行代码？
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避免在NA函数中排除lm() s。相反，良好的做法是将清洁步骤与建模步骤分开。例如，您可以使用drop_na()包中的tidyr函数，以便从数据集中删除包含缺失值的行。下面我使用内置的airquality数据集作为示例：
library(tidyr)
dataset <- airquality %>% drop_na()
> nrow(airquality) - nrow(dataset)
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