将参数传递给使用 dplyr R 的函数内的回归模型

Question

我写了一个函数来运行过滤数据集的单变量回归。该函数将用于过滤的值和回归模型的预测变量的名称作为参数。如您所见，我正在为数据屏蔽和评估而苦苦挣扎。如何在回归模型中直接使用 .pred 参数？谢谢！

pacman::p_load(tidyverse, purrr, broom)
data("mtcars")

# my function
regr_func <- function(.cyl, .pred){
  
  mtcars %>% 
    filter(cyl == .cyl) %>%  # cars with .cyl cylinders
    mutate(x = .data[[.pred]]) %>%  # this is a bit of a hack :(
    lm(mpg ~ x, data = .) %>% 
    tidy() %>% 
    mutate(predictor = .pred,
           cylinders = .cyl)
}

regr_func(4, "hp")
#> # A tibble: 2 × 7
#>   term        estimate std.error statistic   p.value predictor cylinders
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl> <chr>         <dbl>
#> 1 (Intercept)   36.0      5.20        6.92 0.0000693 hp                4
#> 2 x             -0.113    0.0612     -1.84 0.0984    hp                4
Created on 2021-10-26 by the reprex package (v2.0.1)

更新

感谢 Jon 的提示，我可以重写函数以将 .pred 参数直接传递给 lm()，但现在我无法将数据传输到 lm()，所以我不得不创建一个新的数据集在函数内部。

regr_func1 <- function(.cyl, .pred){
  
  tmp <- mtcars %>% filter(cyl == .cyl)
  
  xsym <- rlang::ensym(.pred)
  rlang::inject( lm(mpg ~ !!xsym, data = tmp) ) %>% 
    tidy() %>% 
    mutate(cylinders = .cyl)
}

Answer 1

替代方法，使用 glue 库：

regr_func <- function(.cyl, .pred){
  require(glue)
  o <- 'mpg ~ {.pred}' %>% glue
  lm(o, data = mtcars %>% subset(cyl == .cyl))
}

Answer 2

您可以使用 as.formula 或 reformulate 即时创建公式，而无需破坏管道。

library(dplyr)
library(broom)

regr_func <- function(.cyl, .pred){
  
  mtcars %>% 
    filter(cyl == .cyl) %>%  
    lm(reformulate(.pred, 'mpg'), data = .) %>% 
    tidy() %>% 
    mutate(predictor = .pred,
           cylinders = .cyl)
}
regr_func(4, "hp")

#  term        estimate std.error statistic   p.value predictor cylinders
#  <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl> <chr>         <dbl>
#1 (Intercept)   36.0      5.20        6.92 0.0000693 hp                4
#2 hp            -0.113    0.0612     -1.84 0.0984    hp                4

将参数传递给使用 dplyr R 的函数内的回归模型

Passing an argument to a regression model inside a function that uses dplyr R

evaluation

r

dplyr

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