Question

我想对group_by之后的所有组进行线性回归，将模型系数保存在列表列中，然后使用“ unnest”来“扩展列表列”。这里我以mtcars数据集为例。

注意：我想使用do' here, because broom :: tidy`不适用于所有型号。

mtcars %>% group_by(cyl) %>% 
    do(model=lm(mpg~wt+hp, data=.)) %>% 
    mutate(coefs = list(summary(model)$coefficients)) %>% 
    unnest()

我想要这样的东西。

cyl   term         Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
 4     (Intercept) 36.9083305 2.19079864 16.846975 1.620660e-16
 4     wt         -2.2646936 0.57588924 -3.932516 4.803752e-04
 4     hp          -0.0191217 0.01500073 -1.274718 2.125285e-01
 6.......
 6......
........

我收到如下错误：

Error: All nested columns must have the same number of elements.

任何人都可以帮助解决此问题吗？尝试了很多次后，我无法理解它。

Answer 1

一种选择是提取'coefs'列（.$coefs），将list列的名称设置为'cyl'列，用{{ 1}}，将其转换为list，根据行名创建新列，并使用map从{{1}的data.frame创建'cyl'列}

.id

如果我们想使用names，则将list的内容更改为

library(tidyverse)
mtcars %>% 
   group_by(cyl) %>% 
   do(model=lm(mpg~ wt + hp, data=.)) %>% 
   mutate(coefs = list(summary(model)$coefficients)) %>%
                 select(-model) %>% 
   {set_names(.$coefs, .$cyl)} %>%
   map_df(~ .x %>% 
               as.data.frame %>%
               rownames_to_column('term'), .id = 'cyl')
# cyl        term    Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
#1   4 (Intercept) 45.83607319 4.78693568  9.575243 1.172558e-05
#2   4          wt -5.11506233 1.60247105 -3.191984 1.276524e-02
#3   4          hp -0.09052672 0.04359827 -2.076383 7.151610e-02
#4   6 (Intercept) 32.56630096 5.57482132  5.841676 4.281411e-03
#5   6          wt -3.24294031 1.37365306 -2.360815 7.759393e-02
#6   6          hp -0.02219994 0.02017664 -1.100279 3.329754e-01
#7   8 (Intercept) 26.66393686 3.66217797  7.280896 1.580743e-05
#8   8          wt -2.17626765 0.72094143 -3.018647 1.168393e-02
#9   8          hp -0.01367295 0.01073989 -1.273099 2.292303e-01

另外，另一个选择是在tidy之后map_df，然后在... %>% map_df(~ .x %>% broom::tidy(.), .id = 'cyl')对象上应用nest，然后在group_by

上应用

broom::tidy

在r中的group_by之后建模后取消嵌套列表列

1 个答案: