如何编写一个循环，其中数据集被拆分，每个拆分的趋势线斜率在 R 中给出
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【中文标题】如何编写一个循环，其中数据集被拆分，每个拆分的趋势线斜率在 R 中给出【英文标题】：how to write a loop in which a dataset is split and the slope of the trendline for each split is given in R 【发布时间】：2017-09-12 16:01:01 【问题描述】：我有一个问题，经过数小时的研究，我找不到解决方案，所以也许你们中的一个可以帮助我解决这个问题：
我的数据框如下所示：
stations_id phase_id refyear day
140 10 1992 260
140 10 1993 263
140 10 1995 260
140 10 1995 257
140 12 1993 286
140 12 1994 289
140 12 1997 290
150 10 1992 260
150 10 1993 270
150 10 1994 274
165 15 1992 310
数据框有大约 600,000 行，因此我拼命尝试创建一个 for 循环，该循环以“refyear”作为自变量，“day”作为“stations_id”的每个组合的因变量来输出回归线的斜率" 和 "phase_id";因此分裂取决于两个变量。 但是，我真的找不到解决方案，如果有人可以帮助我，我将不胜感激！
最好的问候
【问题讨论】：
【参考方案1】：使用dplyr 和broom，您可以按组对refyear 与day 进行建模，而无需使用循环并返回具有模型系数的数据框。在下面的代码中，回归系数位于estimate 列中。回归斜率位于term 等于“天”的行中。
library(tidyverse)
library(broom)
models = dat %>% group_by(stations_id, phase_id) %>%
do(tidy(lm(refyear ~ day, data=.)))
stations_id phase_id term estimate std.error statistic p.value <int> <int> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 140 10 (Intercept) 2080.4166667 94.44595383 22.0275891 0.002054594 2 140 10 day -0.3333333 0.36324158 -0.9176629 0.455668946 3 140 12 (Intercept) 1750.6923077 153.66666453 11.3927917 0.055736327 4 140 12 day 0.8461538 0.53293871 1.5877132 0.357824750 5 150 10 (Intercept) 1956.9230769 8.92887743 219.1678734 0.002904693 6 150 10 day 0.1346154 0.03330867 4.0414519 0.154420958 7 165 15 (Intercept) 1992.0000000 NaN NaN NaN
【讨论】：
【参考方案2】：这是一个 tidyverse/purrr 解决方案，我认为它比 for 循环版本更干净。
library(tidyverse)
library(purrr)
d <- read_csv("stations_id, phase_id, refyear, day
140, 10, 1992, 260
140, 10, 1993, 263
140, 10, 1995, 260
140, 10, 1995, 257
140, 12, 1993, 286
140, 12, 1994, 289
140, 12, 1997, 290
150, 10, 1992, 260
150, 10, 1993, 270
150, 10, 1994, 274
165, 15, 1992, 310")
nested <- d %>%
group_by(stations_id, phase_id) %>%
nest()
nested <- nested %>%
mutate(mod = map(data, ~lm(day ~ refyear, data = .)))
map(nested$mod, coef)
[[1]]
(Intercept) refyear
2032.2222222 -0.8888889
[[2]]
(Intercept) refyear
-1399.4615385 0.8461538
[[3]]
(Intercept) refyear
-13683 7
[[4]]
(Intercept) refyear
310 NA
【讨论】：
【参考方案3】：您可以使用tidyverse 来实现此目的。
首先按变量分组，然后按该分组tidyr::nest 数据。现在您有一个列表列，其中包含分组变量的每个组合的非分组变量的所有数据。
然后，您可以在 dplyr::mutate 中使用 purrr::map 来迭代新的列表列，以便在列表列中的每个单独的 daraframe 上拟合您的模型。现在您有一个包含模型的附加列表列。然后，您可以再次迭代这些，从每个模型中获取所需的系数。
最后，您可以只选择斜率，并且分组变量与模型中的斜率的每个组合都有单行。或者您可以unnest 数据并将斜率添加为一个新列，该列对分组变量的所有值重复。
有关此类工作流程的更详细指南，请查看来自R for Data Science 的有关many models 的章节
library(tidyverse)
nested <- mtcars %>%
select(cyl, mpg, wt) %>%
group_by(cyl) %>%
nest()
#> # A tibble: 3 x 2
#> cyl data
#> <dbl> <list>
#> 1 6 <tibble [7 x 2]>
#> 2 4 <tibble [11 x 2]>
#> 3 8 <tibble [14 x 2]>
models <- nested %>%
mutate(
model = map(data, ~lm(mpg ~ wt, data = .x)),
slope = map_dbl(model, c("coefficients", "wt"))
)
#> # A tibble: 3 x 4
#> cyl data model slope
#> <dbl> <list> <list> <dbl>
#> 1 6 <tibble [7 x 2]> <S3: lm> -2.780106
#> 2 4 <tibble [11 x 2]> <S3: lm> -5.647025
#> 3 8 <tibble [14 x 2]> <S3: lm> -2.192438
models %>% select(cyl, slope)
#> # A tibble: 3 x 2
#> cyl slope
#> <dbl> <dbl>
#> 1 6 -2.780106
#> 2 4 -5.647025
#> 3 8 -2.192438
models %>% select(-model) %>% unnest()
#> # A tibble: 32 x 4
#> cyl slope mpg wt
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 6 -2.780106 21.0 2.620
#> 2 6 -2.780106 21.0 2.875
#> 3 6 -2.780106 21.4 3.215
#> 4 6 -2.780106 18.1 3.460
#> 5 6 -2.780106 19.2 3.440
#> 6 6 -2.780106 17.8 3.440
#> 7 6 -2.780106 19.7 2.770
#> 8 4 -5.647025 22.8 2.320
#> 9 4 -5.647025 24.4 3.190
#> 10 4 -5.647025 22.8 3.150
#> # ... with 22 more rows
【讨论】：
以上是关于如何编写一个循环，其中数据集被拆分，每个拆分的趋势线斜率在 R 中给出的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章