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将predict()与lapply中的特定值向量一起用于数据帧列表。

nouse · 技术社区 · 6 年前

我正在努力实现以下目标。我有一个数据帧列表,格式如下:

list1 <- list(d1=data.frame(name=rep("d1",3), A=c(1,2,3), B=c(2,4,5)),
              d2=data.frame(name=rep("d2",3), A=c(1,2,3), B=c(2,4,5)),
              d3=data.frame(name=rep("d3",3), A=c(1,2,3), B=c(2,4,5)))

对于中的每个数据帧 list1 ,我想拟合一个线性模型,然后使用此模型 predict() . 用于预测的值位于单独的数据帧中:

new.values <- data.frame(name=c("d1","d2","d3"), B=c(3,4,5))

每个模型只能使用一个值 new.values ,具有相应名称(例如 list$d1 价值 new.values[new.values$name == d1, ] new.values$B 我试过这个:

predictions <- lapply(list1, function(x) predict(lm(A~B, data=x), new.values[new.values$name == names(x),], interval="predict"))

但预测仍然是空的:

> predictions
$d1
     fit lwr upr

$d2
     fit lwr upr

$d3
     fit lwr upr

我想,因为r找不到任何可预测的值。如果我跑

predictions <- lapply(list1, function(x) predict(lm(A~B, data=x), new.values, interval="predict"))

中的所有值 新的价值观 将用于每个模型。

我该怎么解决?

1 回复 | 直到 6 年前

aosmith 6 年前

“list1”中单个data.frames的名称是列名,而不是该列表项的整体名称。看到这个,快跑 names(list1[[1]]) .

names(list1[[1]])
"name" "A"    "B"

如果您想同时遍历列表和列表名称,那么 purrr::imap() 是有用的。

匿名函数需要两个参数,我调用 x 和 y ,分别引用列表和列表名称。

library(purrr)
imap(list1, function(x, y) predict(lm(A~B, data=x), new.values[new.values$name == y,], 
                                   interval="predict")) 
$d1
       fit      lwr      upr
1 1.571429 -2.48742 5.630277

$d2
       fit      lwr      upr
2 2.214286 -1.74179 6.170362

$d3
       fit       lwr      upr
3 2.857143 -1.589103 7.303388

如果预测值也存储在列表中, purrr::map2() 对于同时遍历两个列表很有用。

为了证明这一点我会 split 将“new.values”对象放入列表中。然后我可以通过 map2() . 我在这里使用公式符号,其中 .x 参考第一个列表 .y 而不是编写匿名函数。

new.val.list = split(new.values, new.values$name)
map2(list1, new.val.list, ~predict(lm(A~B, data=.x), .y, 
                                 interval="predict"))
$d1
       fit      lwr      upr
1 1.571429 -2.48742 5.630277

$d2
       fit      lwr      upr
2 2.214286 -1.74179 6.170362

$d3
       fit       lwr      upr
3 2.857143 -1.589103 7.303388

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