使用`%>%`与‘and’和‘`rbind`’

Question

我有一个数据格式的Z看起来像

t  x  y  d
0  1  2  1
1  2  3  1
2  3  4  1
0  1  2  2
1  2  3  2
2  3  4  2

d是一个因子列。我知道，我想用lm来拟合一个线性模型，并将它作为一个新列添加到dataframe中，并将其添加到y over t中。

我试过了

Z %>%
  filter(d == 1) %>%
  lm(y ~ t)

但这让我在说"Error in as.data.frame.default(data) : cannot coerce class ""formula"" to a data.frame"时出错了。但

lm(y ~ t, data = Z)

效果很好。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

我们需要提取data，.表示数据对象

Z %>% 
  filter(d == 1) %>% 
  lm(y ~ t, data = .)
#Call:
#lm(formula = y ~ t, data = .)

#Coefficients:
#(Intercept)            t  
#          2            1  

在summarise/mutate/group_by和其他tidyverse函数中，我们可以简单地传递列名。在这里，我们需要从数据环境中获取列，或者在list中创建summarise输出。

library(magrittr)    
Z %>%
  filter(d ==1 ) %>%
  summarise(lmout = list(lm(y ~ t))) %>%
  pull(lmout) %>%
  extract2(1)
#Call:
#lm(formula = y ~ t)

#Coefficients:
#(Intercept)            t  
#          2            1