r - 使用 purrr::map 将多个参数应用于函数

Question

我有一个这样的数据框

   df <- data.frame(tiny = rep(letters[1:3], 20), 
                  block = rnorm(60), tray = runif(60, min=0.4, max=2),
                  indent = sample(0.5:2.0, 60, replace = TRUE))

我嵌套了这个数据框

nm <- df%>%
       group_by(tiny)%>%
       nest()

然后写了这些函数

library(dplyr)
library(purrr)
library(tidyr)

model <- function(dfr, x, y){
             lm(y~x, data = dfr)
         }

model1 <- function(dfr){
           lm(block~tray, data = dfr)
          }

我想为所有小类(class)运行这个模型，所以我做了

 nm%>%
   mutate(
     mod = data %>% map(model1)
   )

上面的代码工作正常，但如果我想提供变量作为参数，就像我在 model1 函数中那样，我会得到错误。这就是我所做的

 nm%>%
    mutate(mod = data %>% map(model(x=tray, y=block)))

我不断收到错误 Error in mode(x = tray, y = block) : unused argument (y = block) 。

我也尝试使用 ggplot2 绘制这些

plot <- function(dfr, i){
    dfr %>%
    ggplot(., aes(x=tray, y=block))+
geom_point()+
xlab("Soil Properties")+ylab("Slope Coefficient")+
ggtitle(nm$tiny[i])

nm%>%
 mutate(put = data %>% map(plot))

这个想法是我希望 ggplot 为将要生成的每个图放置标题 a、b 和 c。
任何帮助将不胜感激。谢谢

Answer 1

使用基本函数 split 将数据拆分为组列表。

library( purrr )
library( ggplot2 )
df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm( block ~ tray, data = .))

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ ggplot( data = ., aes( x = tray, y = block ) ) +
        geom_point( ) +
        xlab("Soil Properties") + 
        ylab("Slope Coefficient") +
        ggtitle( as.character( unique(.$tiny) ) ) )

使用函数:

lm_model <- function( data ) 
{
  return( lm( block ~ tray, data = data ) )
}

plot_fun <- function( data )
{
  p <- ggplot( data = data, aes( x = tray, y = block ) ) +
    geom_point( ) +
    xlab("Soil Properties") + 
    ylab("Slope Coefficient") +
    ggtitle( as.character( unique(data$tiny) ) )

  return( p )
}

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm_model( data = . ) )

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ plot_fun( data = . ) )

在函数 中创建公式

lm_model <- function( data, x, y ) 
{
  form <- reformulate( y, x )

  return( lm( formula = form, data = data ) )
}

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm_model( data = ., x = 'tray', y = 'block' ) )

如果您的函数公式如下，您的解决方案就会奏效。

model <- function(dfr, x, y){
  lm( formula = eval(parse(text = paste('as.formula( ', y, ' ~ ', x, ')', sep = ''))),
      data = dfr)
}