将 `%>%` 与 `lm` 和 `rbind` 结合使用

Question

我有一个Z看起来像的数据框

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

与d作为一个因子列。我知道要适应线性模型lm，以y超过t两个因素d，并将其添加为新列数据框。

我试过

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

但这给了我一个错误说"Error in as.data.frame.default(data) : cannot coerce class ""formula"" to a data.frame"。但

lm(y ~ t, data = Z)

工作正常。任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

我们需要提取data和.代表数据对象

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称。在这里，我们要么需要从数据环境中获取列，要么list在中创建输出summarise

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