purrr split %>% map %>% 绑定 VS dplyr group_by %>% do

Question

我经常想要拆分-应用-组合回归模型。我找到了两种方法，“

purrr

”方法和“

dplyr::do()

”方法。

purrr

方法的问题：我希望结果 data.frame 中的列指示完成分割的变量级别，就像正常的

group_by %>%

汇总操作一样。

dplyr::do()

方法的问题：

do(tidy(lm_robust))

存在令人讨厌的混乱，这显然是不优雅的。但我把专栏拿回来了。

主要问题：有没有一种方法可以在

purrr

中进行拆分-应用-组合，从而很好地返回变量拆分？

下面的最小工作示例显示该问题与您分割的变量数量相互作用。

library(tidyverse)
library(estimatr) # for lm_robust

# spliting by one variable

# the purrr approach
mtcars %>%
  split(.$am) %>%
  map(~lm_robust(mpg ~ hp, data = .)) %>%
  map_df(tidy, .id = "am") # annoying to have to type "am" again!

# the dplyr do() approach
mtcars %>%
  group_by(am) %>%
  do(tidy(lm_robust(mpg ~ hp, data = .))) # gross nesting

# Splitting by two variables

# the purr approach??
mtcars %>%
  split(list(.$am, .$vs)) %>%
  map(~lm_robust(mpg ~ hp, data = .))  %>%
  map_df(tidy, .id = "OH NO") # the column encodes both am and vs info

# the dplyr do() approach works great
mtcars %>%
  group_by(am, vs) %>%
  do(tidy(lm_robust(mpg ~ hp, data = .))) # still nested up.

编辑

这里有一种使用nest()和unnest()的方法。笨重，但也许是最好的 purrr 方法？灵感来自 http://stat545.com/block024_group-nest-split-map.html

mtcars %>%
  group_by(am, vs) %>%
  nest() %>%
  mutate(fit = map(data, ~lm_robust(mpg ~ hp, data = .)),
         tidy = map(fit, tidy)) %>%
  select(am, vs, tidy) %>%
  unnest(tidy)

编辑2

这是一种使用

group_map

的方式，它和

do

一样丑陋，但也许这就是它的方式。

mtcars %>%
  group_by(am, vs) %>%
  group_map(~tidy(lm_robust(mpg ~ hp, data = .x)))

编辑3：

我想对我来说看起来很漂亮的就是每行做一件事，像这样，但我尊重下面的评论，说，天哪，组图非常接近。

# does not work
mtcars %>%
  group_by(am, vs) %>%
  map(~lm_robust(mpg ~ hp, data = .)) %>%
  map_df(tidy)

Answer 1

一行：

mtcars %>% reframe(tidy(lm_robust(mpg ~ hp, .)), .by = c(am, vs))