我有一个看起来像这样的数据框：
W01 0.750000 0.916667 0.642857 1.000000 0.619565
W02 0.880000 0.944444 0.500000 0.991228 0.675439
W03 0.729167 0.900000 0.444444 1.000000 0.611111
W04 0.809524 0.869565 0.500000 1.000000 0.709091
W05 0.625000 0.925926 0.653846 1.000000 0.589286
Variation 1_941119_A/G 1_942335_C/G 1_942451_T/C 1_942934_G/C \
W01 0.967391 0.965909 1 0.130435
W02 0.929825 0.937500 1 0.184211
W03 0.925926 0.880000 1 0.138889
W04 0.918182 0.907407 1 0.200000
W05 0.901786 0.858491 1 0.178571
Variation 1_944296_G/A ... X_155545046_C/T X_155774775_G/T \
W01 0.978261 ... 0.652174 0.641304
W02 0.938596 ... 0.728070 0.736842
W03 0.944444 ... 0.675926 0.685185
W04 0.927273 ... 0.800000 0.690909
W05 0.901786 ... 0.794643 0.705357
Variation Y_5100327_G/T Y_5100614_T/G Y_12786160_G/A Y_12914512_C/A \
W01 0.807692 0.800000 0.730769 0.807692
W02 0.655172 0.653846 0.551724 0.666667
W03 0.880000 0.909091 0.833333 0.916667
W04 0.666667 0.642857 0.580645 0.678571
W05 0.730769 0.720000 0.692308 0.720000
Variation Y_13470103_G/A Y_19705901_A/G Y_20587967_A/C mean_age
W01 0.807692 0.666667 0.333333 56.3
W02 0.678571 0.520000 0.250000 66.3
W03 0.916667 0.764706 0.291667 69.7
W04 0.666667 0.560000 0.322581 71.6
W05 0.703704 0.600000 0.346154 72.5
[5 rows x 67000 columns]
我想为每列拟合一个简单的最小二乘线性回归和Thiel-Sen线性回归作为自变量，将均值作为响应变量，并收集包括slope，{{1 }}，intercept，r value和p value进行每次拟合，最好将其输出收集为datafarme！
到目前为止，我一直在对'df'进行切片，并对每个列分别进行回归分析：
std err我想知道如何在每个列的迭代循环中进行此分析，并在一个综合数据框中收集最终结果。
我看过[this]（Looping regression and obtaining summary statistics in matrix form“”循环回归并以矩阵形式获取摘要统计信息 “）！却不是我期望的输出。赞赏Python或R中的任何解决方案！
答案 0 :(得分：2)
我认为您会发现本指南很有用：Running a model on separate groups。
让我们生成一些与您的示例数据类似的示例数据，其中包含两个变量的值和平均年龄。我们还需要一些软件包：
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(broom)
set.seed(1001)
data1 <- data.frame(mean_age = sample(40:80, 50, replace = TRUE),
snp01 = rnorm(50),
snp02 = rnorm(50))
第一步是使用gather从“宽”格式转换为“长”格式，以使变体名称在一列中，值在另一列中。然后我们可以通过变体名称nest。
data1 %>%
gather(snp, value, -mean_age) %>%
nest(-snp)
这会创建一个小标题（特殊数据框），其中第二列data是“列表列”-它包含平均年龄和该行中变量的值：
# A tibble: 2 x 2
snp data
<chr> <list>
1 snp01 <tibble [50 x 2]>
2 snp02 <tibble [50 x 2]>
现在，我们使用purrr::map为每一行创建带有线性模型的第三列：
data1 %>%
gather(snp, value, -mean_age) %>%
nest(-snp) %>%
mutate(model = map(data, ~lm(mean_age ~ value, data = .)))
结果：
# A tibble: 2 x 3
snp data model
<chr> <list> <list>
1 snp01 <tibble [50 x 2]> <lm>
2 snp02 <tibble [50 x 2]> <lm>
最后一步是根据需要汇总模型，然后unnest数据结构。我正在使用broom::glance()。完整程序：
data1 %>%
gather(snp, value, -mean_age) %>%
nest(-snp) %>%
mutate(model = map(data, ~lm(mean_age ~ value, data = .)),
summary = map(model, glance)) %>%
select(-data, -model) %>%
unnest(summary)
结果：
# A tibble: 2 x 12
snp r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC deviance df.residual
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 snp01 0.00732 -0.0134 12.0 0.354 0.555 2 -194. 394. 400. 6901. 48
2 snp02 0.0108 -0.00981 12.0 0.524 0.473 2 -194. 394. 400. 6877. 48
答案 1 :(得分：1)
我不知道您的数据和分析的确切细节和复杂性，但这是我要采用的方法。
data <- data.frame(mean_age=rnorm(5),
Column_1=rnorm(5),
Column_2=rnorm(5),
Column_3=rnorm(5),
Column_4=rnorm(5),
Column_5=rnorm(5)
)
data
looped <- list()
for(each_col in names(data)[-1]){
looped[[each_col]] <- lm(get(each_col) ~ mean_age, data)
}
looped