从嵌套数据框/ tibble运行多个简单线性回归

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我试图根据嵌套数据框中的数据运行多个简单的线性回归,并使用tidy()将回归拟合系数存储在数据框中。我的代码块如下

library(tidyverse)     
library(broom)
library(reshape2)
library(dplyr)

Factors <- as.factor(c("A","B","C","D"))
set.seed(5)
DF <- data.frame(Factors, X = rnorm(4), Y = rnorm(4), Z= rnorm(4))
MDF <- melt(DF, id.vars=c("Factors","X"))
DFF <- MDF %>% nest(-Factors)

如果它是一个包含许多列的单个数据帧,我可以使用多个简单的线性回归

MDF %>% group_by(variable) %>% do(tidy(lm(value ~ X, data =.)))

或者如果它是一个嵌套的数据帧,我必须运行一个简单的线性回归,我可以试试

MDF %>% nest(-Factors) 
%>% mutate(fit = map(data, ~lm(Y ~ X, data = .)), results = map(fit,tidy))
%>% unnest(results)

但我需要做的是结合上述两种情况。我需要从嵌套数据帧中的数据运行多个简单的线性回归。

r dplyr regression reshape2
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您可以通过分组变量来nest

MDF %>% nest(-Factors, -variable) %>% 
  mutate(fit = map(data, ~lm(value ~ X, data = .)), 
         results = map(fit,tidy)) %>% 
  unnest(results)

你也可以使用split并避免嵌套:

split(MDF, list(MDF$Factors, MDF$variable)) %>% 
  map_df(~ tidy(lm(value ~ X, data=.x)) %>% 
           mutate(Factors=.x$Factors[1],
                  variable=.x$variable[1]))

或者,如果您不介意单个列中的组标识符:

split(MDF, list(MDF$Factors, MDF$variable), sep="_") %>% 
  map_df(~ tidy(lm(value ~ X, data=.x)), .id="Factors_variable")
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