Lapply 对于 dlply

Question

我正在尝试对数据框列表应用线性回归，并针对特定值进行过滤。例如，有一个 Iris 数据框列表，我正在尝试运行 Sepal.Length ~ Sepal.Width 的回归，每个物种运行进行不同的回归。

test <- dlply(iris, "Species", function(x) lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = x))

但我想同时对数据帧列表执行此操作，而不是单独执行。所以，假设我有一个包含多个虹膜数据帧的列表：

 iris1 <- iris
 iris2 <- iris
 iris3 <- iris
iris_list <- list(iris1, iris2, iris3)

所以，运行到 iris_list 的 dlply 代码，我迷路了。

Answer 1

咕噜声

如果要对数据框列表应用回归，请尝试使用 purrr::map：

library(purrr)

map(iris_list, ~ lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = .x))

如果你想根据一个因素将数据框拆分成一个列表，你可以先使用 base R 中的 split：

imap(split(iris, ~ Species), ~ lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = .x))

注意：本例中使用imap来保留列表名称，即本例中Species的级别。

基础 R

如果您只想使用 base R 和 lapply 那么这将有效：

lapply(split(iris, ~ Species), function(x) lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = x))

如果您有嵌套列表，则需要嵌套映射：

library(purrr)

map(iris_list, ~ imap(split(.x, ~ Species), ~ lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = .x)))

再次在基数 R 中：

lapply(iris_list, function(x) lapply(split(x, ~ Species), function(y) lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = y)))

Answer 2

使用lapply,

res = lapply(iris_list, function(x){
  test <- dlply(x, "Species", function(x) lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = x))
  return(test)
})

Lapply for dlply