适用于多个数值变量的多个组的黄土平滑器

Question

我需要通过多个数字列（Var1，Var2）中的分组变量（动物）来拟合许多黄土样条，并提取这些值。

我发现执行此任务的代码一次一个变量；

# Create dataframe 1
OneVarDF <- data.frame(Day = c(replicate(1,sample(1:50,200,rep=TRUE))),
                 Animal = c(c(replicate(100,"Greyhound"), c(replicate(100,"Horse")))),
                 Var1 = c(c(replicate(1,sample(2:10,100,rep=TRUE))), c(replicate(1,sample(15:20,100,rep=TRUE)))))


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

# Get fitted values from each model
Models <- OneVarDF %>%
  tidyr::nest(-Animal) %>%
  dplyr::mutate(m = purrr::map(data, loess, formula = Var1 ~ Day, span = 0.30),
                fitted = purrr::map(m, `[[`, "fitted")
  )

# Create prediction column
Results <- Models %>%
  dplyr::select(-m) %>%
  tidyr::unnest()

此“ [结果]数据帧对于下游任务（使许多非参数分布趋向趋势）至关重要。

我们如何使用具有多个数字列的数据框（下面的代码）来实现这一点，并提取“ Results”

数据框？谢谢。

# Create dataframe 2
TwoVarDF <- data.frame(Day = c(replicate(1,sample(1:50,200,rep=TRUE))),
                       Animal = c(c(replicate(100,"Greyhound"), c(replicate(100,"Horse")))),
                       Var1 = c(c(replicate(1,sample(2:10,100,rep=TRUE))), c(replicate(1,sample(15:20,100,rep=TRUE)))),
                       Var2 = c(c(replicate(1,sample(22:27,100,rep=TRUE))), c(replicate(1,sample(29:35,100,rep=TRUE)))))

我需要通过多个数字列（Var1，Var2）中的分组变量（动物）来拟合许多黄土样条，并提取这些值。我找到了可以一次完成一个任务的代码。 ＃...

Answer 1

包括一个gather()函数，以类似于先前的代码进行。

Answer 2

我们可以使用长格式获取数据。 pivot_longer，group_by Animal和列名，并将loess应用于每个组合。