为什么我不能使用map将函数应用于lm fit列表？

Question

我正在使用嵌套数据框和map函数将线性回归模型拟合到不同的组。之后，我想对lm的每个拟合进行分段回归。

在此示例中，diamonds2包含一列Fit_lm，每个组的lm个适合。在那之后，我以为我可以再次使用map来应用segmented功能，但是代码不起作用（请参阅diamonds3）。

但是，如果我在相同的功能中组合了lm和segmented，则代码有效（请参阅diamonds4）。

[如果可能，我想了解map和segmented无法在lm对象上工作的原因？这与map功能的工作方式有关吗？当然，我可以像diamonds4一样做同样的事情，但是由于我已经适合lm一次，因此此策略效率不高。

library(tidyverse)
library(segmented)

data("diamonds")

diamonds2 <- diamonds %>%
  group_by(cut) %>%
  nest() %>%
  mutate(Fit_lm = map(data, ~lm(price ~ carat, data = .x))) 

diamonds3 <- diamonds2 %>%
  # segmented regression
  mutate(Fit_seg = map(Fit_lm, ~segmented(.x, seg.Z = ~carat)))
# Error: Problem with `mutate()` input `Fit_seg`.
# x cannot coerce class ‘"lm"’ to a data.frame
# i Input `Fit_seg` is `map(Fit_lm, ~segmented(.x, seg.Z = ~carat))`.
# i The error occured in group 1: cut = "Fair".
# Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

diamonds4 <- diamonds2 %>%
  #  lm and segmented regression
  mutate(Fit_seg = map(data, function(x){
    fit <- lm(price ~ carat, data = x)
    fit2 <- segmented(fit, seg.Z = ~carat)
    return(fit2)
  }))

我正在使用嵌套数据框和地图函数将线性回归模型拟合到不同的组。之后，我想对lm的每个拟合进行分段回归。在此示例中，diamonds2 ...

Answer 1

您可以使用新的dplyr 1.0.0

Answer 2

运行segmented时需要在函数中提供数据。另外，数据应与运行lm时的名称相同。