удалить модель столбца списка после моделирования после group_by в r - PullRequest
Новая
       9

удалить модель столбца списка после моделирования после group_by в r

0 голосов
/ 31 января 2019

Я хочу сделать линейную регрессию для всех групп после group_by, сохранить коэффициенты модели в столбце списка и затем «развернуть столбец списка», используя «unnest».Здесь я использую mtcars набор данных в качестве примера.

Примечание: я хочу использовать do' here, because broom :: tidy` не работает для всех моделей. 

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

Я хочу что-токак это.

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......
........

Я получил ошибку, как показано ниже: 

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

Может кто-нибудь помочь решить эту проблему?Я не мог понять это после многих попыток ...

1 Ответ

0 голосов
/ 31 января 2019

Одним из вариантов может быть извлечение столбца 'coefs' (.$coefs), установка имен столбца list со столбцом 'cyl', цикл по list с помощью map, преобразование его в data.frame, создайте новый столбец на основе имен строк и используйте .id для создания столбца 'cyl' из names из list

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

Если мы хотим использовать tidy, затем измените содержимое map_df на 

       ...                %>%
        map_df(~ .x %>% 
                          broom::tidy(.), .id = 'cyl')

Кроме того, другой вариант - nest после group_by и затем примените broom::tidy к объекту modelа затем unnest

mtcars %>% 
   group_by(cyl) %>%
   nest %>% 
   mutate(data = map(data, ~ .x %>%
                    summarise(model = list(broom::tidy(lm(mpg ~ wt + hp)))))) %>% 
   unnest %>% 
   unnest
...