从嵌套的dataframe/tibble运行多个简单的线性回归,可以通过以下步骤实现:
install.packages("tidyverse")
install.packages("broom")
library(tidyverse)
library(broom)
# 假设数据存储在名为nested_df的嵌套数据框中
nested_df <- read_csv("your_data.csv")
nest()
函数将数据框中的每个子数据集嵌套为一个列表列。这将创建一个新的列,其中每个元素都是一个子数据集。nested_df <- nested_df %>% nest(data = c(col1, col2, ...))
map()
函数遍历嵌套数据框中的每个子数据集,并在每个子数据集上运行线性回归模型。可以使用lm()
函数来拟合线性回归模型。nested_df <- nested_df %>% mutate(model = map(data, ~lm(y ~ x, data = .)))
tidy()
函数从每个子数据集的回归模型中提取结果。这将返回一个包含回归结果的新数据框。nested_df <- nested_df %>% mutate(results = map(model, tidy))
glance()
函数从每个子数据集的回归模型中提取汇总统计信息。nested_df <- nested_df %>% mutate(summary = map(model, glance))
unnest()
函数将嵌套的数据框展开为一个平面的数据框,以便进一步分析或导出结果。unnested_df <- nested_df %>% unnest(results)
这样,你就可以从嵌套的dataframe/tibble运行多个简单的线性回归,并获得每个子数据集的回归结果。请注意,以上步骤中的代码仅为示例,实际情况中可能需要根据数据的结构和需求进行适当的调整。
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