r语言 - 使用dplyr逐行创建多个线性模型

Question

考虑到这个帖子:https://www.tidyverse.org/blog/2020/06/dplyr-1-0-0/

我试图使用多个公式为数据集创建多个模型。这个例子说:

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
models <- tibble::tribble(
~model_name,    ~ formula,
"length-width", Sepal.Length ~ Petal.Width + Petal.Length,
"interaction",  Sepal.Length ~ Petal.Width * Petal.Length
)
iris %>% 
nest_by(Species) %>% 
left_join(models, by = character()) %>% 
rowwise(Species, model_name) %>% 
mutate(model = list(lm(formula, data = data))) %>% 
summarise(broom::glance(model))

你可以看到rowwise函数是用来得到答案的，但是当我不使用这个函数时，我仍然得到正确的答案

iris %>%
nest_by(Species) %>% 
left_join(models, by = character()) %>% 
mutate(model = list(lm(formula, data = data))) %>% 
summarise(broom::tidy(model))

我只丢失了model_name"列，但是考虑到rowwise文档说，这个函数是计算，我不明白为什么仍然这样计算，为什么会发生这种情况?

thanks in advance.

Answer 1

考虑https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/rowwise.html

您可以在调用rowwise()时选择提供"标识符"变量。调用summarise()时会保留这些变量，因此它们的行为与传递给group_by()的分组变量有些相似:

我不明白标识符是如何工作的，所以到目前为止我得到了这个"标识符";(Species,model_name)不会影响值的计算方式，只会影响代码的呈现方式。

因此，如果您有nest_by创建的逐行索引，则不需要rowwise()函数按行计算。所以在我的例子中，rowwise函数只给你额外的一列信息，但线性模型仍然是一样的。这只是为了一种"优雅的方式"，它不会改变计算的方式。

感谢tmfmnk