Question

我正在尝试通过使用purrr来应用map2来学习lm的地图功能。使用mtcars数据集的子集，创建一个包含变量名称组合的数据框，如下所示：

# Load libraries
library(dplyr)
library(purrr)

# Subset data
df <- mtcars %>% select(mpg:qsec) 

# Get variable names
car_vars <- colnames(df)

# Create data frame of variable names
foo <- combn(car_vars, 2) %>% t %>% data.frame

# > head(foo)
#    X1   X2
# 1 mpg  cyl
# 2 mpg disp
# 3 mpg   hp
# 4 mpg drat
# 5 mpg   wt
# 6 mpg qsec

接下来，我有一个函数，它使用两个变量的名称并拟合线性模型：

# Fit model
fit_lm <- function(c1, c2){
  lm(paste(c1, c2, sep = "~"), data = df)
}

我可以这样用map2来应用它：

# Fit all the models 
map2(foo$X1, foo$X2, fit_lm)

给出lm对象的列表，这些对象在打印时看起来像这样：

# [[1]]
# 
# Call:
#   lm(formula = paste(c1, c2, sep = "~"), data = df)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)          cyl  
# 37.885       -2.876

太好了！现在，这是我绊倒的地方。我想将这些lm对象添加为数据框中的一列，因此我方便地将变量名称与模型本身放在同一行中。因此，我将dplyr的{{1}}与mutate一起使用。

map2

产生的# Not so successful foo %>% mutate(mods = map2(X1, X2, fit_lm))列的类为NULL而不是mods，看起来有点像lm对象的dput，这与我之前的（成功的）尝试不同。显然，我误解了lm的工作方式。有人可以解释我的错误吗？

Answer 1

就结果本身而言，您所做的一切都很好：

foo <- foo %>% mutate(mods = map2(X1, X2, fit_lm))
str(foo, max.level = 1)
# 'data.frame': 21 obs. of  3 variables:
#  $ X1  : Factor w/ 6 levels "cyl","disp","drat",..: 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 ...
#  $ X2  : Factor w/ 6 levels "cyl","disp","drat",..: 1 2 4 3 6 5 2 4 3 6 ...
#  $ mods:List of 21

问题很简单

class(foo)
# [1] "data.frame"

以及lm类的复杂列表，都用print.data.frame打印。因此，要想用print.tbl很好地看到结果，我们只需要将foo转换为tibble：

foo <- as.tbl(foo)
foo
# A tibble: 21 x 3
#    X1    X2    mods    
#    <fct> <fct> <list>  
#  1 mpg   cyl   <S3: lm>
#  2 mpg   disp  <S3: lm>
#  3 mpg   hp    <S3: lm>
#  4 mpg   drat  <S3: lm>
#  5 mpg   wt    <S3: lm>
#  6 mpg   qsec  <S3: lm>
#  7 cyl   disp  <S3: lm>
#  8 cyl   hp    <S3: lm>
#  9 cyl   drat  <S3: lm>
# 10 cyl   wt    <S3: lm>
# … with 11 more rows

在map2中应用lm

1 个答案: