对比错误：按因子分组，`formula（）`中的减号运算符停止工作

Question

在一个因子上使用group_by()时会出现错误，即使这个因素是后来的removed from the model using the minus operator (-)。我的动机例子：

library(tidyverse)
df = mtcars %>% mutate(am = factor(am))
fits = df %>%
  group_by(am) %>%
  do(fit = lm(formula(mpg ~ . - am), .)) # Returns the error

这给出了以下错误消息：

`对比<-`（`tmp`，value = contr.funs [1 + isOF [nn]]）出错：对比只能应用于2级或更高级别的因子

我得到同样的错误，如果我filter()而不是组：

fit_am0 = df %>% 
  filter(am == 0) %>%
  lm(formula(mpg ~ . - am), .) # Returns the error

当我试图去除的变量是一个因素，即两者的组合时，就好像formula()函数没有正确地检测到减号运算符（- am）。这是我的猜测，因为以下示例可以正常工作：

fits = mtcars %>% # `am` is numeric
  group_by(am) %>%
  do(fit = lm(formula(mpg ~ . - am), .)) # No error

fit_am0 = df %>%
  filter(am == 0) %>%
  select(-am) %>% # `am` removed prior to running model
  lm(formula(mpg ~ .), .) # No error

fits2 = mtcars %>% 
  mutate(vs = factor(vs)) %>% # A non-grouped factor, later removed
  group_by(am) %>%
  do(fit = lm(formula(mpg ~ . - vs), .)) # No error

这是一个错误吗？或者我在激励的例子中犯了错误？

Answer 1

我找到了解决方案。删除数据选项中的因子而不是公式选项中的因子，即lm(formula = formula(mpg ~ .), data = select(., -am))。

library(tidyverse)
df = mtcars %>% mutate(am = factor(am))
fits = df %>%
  group_by(am) %>%
  do(fit = lm(
    formula(mpg ~ .), 
    select(., -am)
  )) # No error