R 中线性模型的 purrr：类型 'character' 的 'envir' 参数无效

Question

我有一个包含不同丰度的物种的数据框，我想看看它们的丰度是否与某些参数相关。

我想我应该能够做类似

的事情

# Load in the dune data set and tidyverse
library(vegan)
data(dune)
data(dune.env)
library(tidyverse)

# Reshape the species matrix into long form data
duneM <- dune %>% rownames_to_column('Site') %>% gather(Species, Count, -Site)

# Join the species and environmental data
duneE <- dune.env %>% rownames_to_column('Site')
duneJ <- left_join(duneM, duneE, by = 'Site')

# Basic linear model, that compares species counts to moisture data
my_lm <- function(df){
    lm(Count ~ Moisture, data = df)
}

# Group the data by species and apply the function to each one
duneJ %>% group_by('Species') %>% map(my_lm)

令我惊讶的是，我收到以下错误消息。

Error in eval(predvars, data, env): invalid 'envir' argument of type 'character' Traceback:

duneJ %>% group_by("Species") %>% map(my_lm)

withVisible(eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env))

eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env)

eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env)

`_fseq`(`_lhs`)

freduce(value, `_function_list`)

withVisible(function_list[k])

function_list[k]

map(., my_lm)

.f(.x[[i]], ...)

lm(Count ~ Moisture, data = df) # at line 2 of file

eval(mf, parent.frame())

eval(mf, parent.frame())

stats::model.frame(formula = Count ~ Moisture, data = df, drop.unused.levels = TRUE)

model.frame.default(formula = Count ~ Moisture, data = df, drop.unused.levels = TRUE)

eval(predvars, data, env)

显然，我在这里遗漏了一些东西。有人可以澄清一下吗？谢谢

Answer 1

查看此 post http://omaymas.github.io/Climate_Change_ExpAnalysis/, and this video https://www.youtube.com/watch?v=rz3_FDVt9eg 有助于我了解如何最好地同时使用 purrr 和 broom。正如 G. Grothendeik 指出的那样，我可以将包含模型的列添加到数据框（其中每个单元格都是一个完整模型）。使用地图功能的方法是

 duneJ %>% group_by(Species) %>% nest %>% mutate(Mod = map(data, my_lm0)) -> test

这里，nest是一个关键函数，它使一个列成为数据框列表，每个数据框都包含关于每个物种的数据，并将其保存到名为"data"的默认列中.我运行 map 在 mutate 函数中将模型保存到另一列，其中每个单元格都是一个新模型。

如果我想查看模型结果，我可以将它们组合成带有地图和扫帚的数据框列表，select 相关数据，然后 unnest 它们，如下所示：

 test %>% mutate(Glance = map(Mod, glance)) %>% select(Species, Glance) %>% unnest

这为我提供了一个新的数据框架，其中包含每个物种的模型结果，这是我最终的目标，即使我没有在问题中完全解释这一点。

R 中线性模型的 purrr：类型 'character' 的 'envir' 参数无效

purrr with linear model in R: invalid 'envir' argument of type 'character'

r

purrr