dictionary - future_map 中不能使用 tidy 函数？

Question

我在下面有 R 代码。对于最后一行，当我使用 map() 函数时，它运行良好。但是，当我更改为 future_map() 函数时，我收到以下错误消息:

“错误:mutate() 列 model 有问题。我 model = future_map(splits, fun1)。x 没有适用于“tidy”的适用方法应用于“c('lmerMod', 'merMod')”类的对象

知道哪里出了问题吗？谢谢。

fun1 <- function(data) {
    data %>% analysis %>%
       lmer(val ~ period + (1 | id), data = .) %>% tidy
 }
 
 plan(multisession)
 
 raw %>%
    nest(data = -c(analyte, var)) %>%
    mutate(boot = future_map(data, ~ bootstraps(
       data = .x,
       times = 5,
       strata = id
    ),
    .progress = T)) %>%
    unnest(boot) %>%
    mutate(model =future_map(splits, fun1)) 

Answer 1

我的一个脚本遇到了完全相同的问题。为了得到future_map与 tidy 正常工作，我需要明确引用 broom包(即我需要使用 broom::tidy 代替 tidy )。在您的示例中，您正试图从混合模型中提取汇总统计信息，因此如果我们修改 fun1，代码应该可以正常运行而不会出错。如下:

fun1 <- function(data) {
data %>% analysis %>%
   lmer(val ~ period + (1 | id), data = .) %>% broom.mixed::tidy
}

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更新(2021 年 12 月 13 日):

经过更多阅读，我现在明白了原帖中描述的问题是由于 broom.mixed 引起的。包未附加在评估 future 的 R 环境中。而不是修改 fun1 (这是解决问题的一种非常 hacky 的方法)，我们应该使用 .options future_map 的参数保证broom.mixed在未来的环境中附加(并且所有相关功能都可用)。以下代码应该可以正常运行:

fun1 <- function(data) {
          data %>%
          analysis %>%
          lmer(val ~ period + (1 | id), data = .) %>%
          tidy
        }

plan(multisession)

raw %>%
  nest(data = -c(analyte, var)) %>%
  mutate(boot = future_map(data, ~ bootstraps(data = .x,
                                              times = 5,
                                              strata = id),
                           .progress = T)) %>%
  unnest(boot) %>%
  mutate(model = future_map(splits,
                            fun1,
                            .options = furrr_options(packages = "broom.mixed")))

我从中得出的结论是，始终使用 .options 列出我们需要使用的包(作为字符向量)可能是一个好习惯。 future_map 的参数， 只是为了安全起见。希望对您有所帮助!