Verwenden purrr::map-Anwendung mehrere Argumente an eine Funktion

Habe ich einen Daten-frame, wie dies 

   df <- data.frame(tiny = rep(letters[1:3], 20), 
                  block = rnorm(60), tray = runif(60, min=0.4, max=2),
                  indent = sample(0.5:2.0, 60, replace = TRUE))

Ich diese verschachtelten Daten-frame

nm <- df%>%
       group_by(tiny)%>%
       nest()

schrieb dann diese Funktionen

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

model <- function(dfr, x, y){
             lm(y~x, data = dfr)
         }

model1 <- function(dfr){
           lm(block~tray, data = dfr)
          }

Möchte ich Sie dieses Modell für alle kleinen Klassen, so habe ich

 nm%>%
   mutate(
     mod = data %>% map(model1)
   )

der obige code funktioniert einwandfrei, aber wenn ich will, zu liefern, die Variablen als Argumente, wie ich Sie habe in der model1 Funktion, bekomme ich Fehler. Dies ist, was ich tun 

 nm%>%
    mutate(mod = data %>% map(model(x=tray, y=block)))

Ich erhalte die Fehlermeldung
Error in mode(x = tray, y = block) : unused argument (y = block).

Auch ich habe versucht, Plotten Sie diese mit Hilfe ggplot2 

plot <- function(dfr, i){
    dfr %>%
    ggplot(., aes(x=tray, y=block))+
geom_point()+
xlab("Soil Properties")+ylab("Slope Coefficient")+
ggtitle(nm$tiny[i])

nm%>%
 mutate(put = data %>% map(plot))

die Idee ist, dass ich will ggplot zu setzen Titel eine, b, und c für jeden der plots erzeugt werden.
Jegliche Hilfe würde sehr geschätzt werden. Dank

  • sieht nicht wie model1() ist definiert alle Parameter, die
  • Es hat nicht funktioniert. Ich habe den Fehler Error: is.data.frame(.data) || is.list(.data) || is.environment(.data) is not TRUE
  • Sie eines Tages Kinder aufhören zu versuchen, zu pipe alles
InformationsquelleAutor Kay | 2017-02-28
  1. 5

    verwenden Basis-Funktion split zum aufteilen der Daten in der Liste der Gruppen.

    library( purrr )
library( ggplot2 )
df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm( block ~ tray, data = .))

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ ggplot( data = ., aes( x = tray, y = block ) ) +
        geom_point( ) +
        xlab("Soil Properties") + 
        ylab("Slope Coefficient") +
        ggtitle( as.character( unique(.$tiny) ) ) )

    Verwendung Von Funktionen:

    lm_model <- function( data ) 
{
  return( lm( block ~ tray, data = data ) )
}

plot_fun <- function( data )
{
  p <- ggplot( data = data, aes( x = tray, y = block ) ) +
    geom_point( ) +
    xlab("Soil Properties") + 
    ylab("Slope Coefficient") +
    ggtitle( as.character( unique(data$tiny) ) )

  return( p )
}

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm_model( data = . ) )

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ plot_fun( data = . ) )

    Erstellen Formel in Funktion

    lm_model <- function( data, x, y ) 
{
  form <- reformulate( y, x )

  return( lm( formula = form, data = data ) )
}

df %>% 
  split( .$tiny) %>%
  map(~ lm_model( data = ., x = 'tray', y = 'block' ) )

    Ihre Lösung würde gearbeitet haben, wenn Sie hatten Ihre Funktion formuliert wie unten.

    model <- function(dfr, x, y){
  lm( formula = eval(parse(text = paste('as.formula( ', y, ' ~ ', x, ')', sep = ''))),
      data = dfr)
}
    • es funktioniert wie das Vorbild, gab ich in meiner Frage. Ich erfahre eine andere Art und Weise tun, die ist genial. ich möchte jedoch in der Lage sein, um eine Funktion zu verwenden und irgendwelche Argumente will ich die Funktion in der Verwendung map.
    • Sie haben Antwort-Teil des es. In Ihrem lm_model Funktion, kann ich das ändern block und tray und liefern Sie als Argumente in der Funktion? Wie mache ich es?
    • Ja. also in diesem Fall, ich wäre die übergabe der Daten-frame, der x variable und die y Variablen der lm_model Funktion und bewerten, mit der map Funktion
    • Deine Lösung funktioniert perfekt. Ich verstehe nicht, warum df%>%group_by(tiny)%>%mutate(mod = data %>%map(lm_model(x='tray', y='block', data=.))) funktioniert nicht.
    • innerhalb der lm_model Funktion in der zweiten Zeile, setzen print(form). Sie werden sehen, die Magie. Für mehr info, bitte Lesen ?reformulate
    • siehe am Ende, ich fügte hinzu, änderungen Ihrer beschriebenen Funktion in Frage. Hoffe, das hilft
    • verwenden mutate also er fügt den output-Modell als eine Spalte, um die bestehenden df und das würde meine Frage beantworten. Gute Arbeit aber.
    • Ich würde gerne, dass
    • es ist besser, ihn zu behalten als eine Liste, so können Sie sich Zusammenfassung und weitere Statistiken
    • Wenn Sie möchten, fügen Sie es Ihrem data frame, in R diese Art von Vorgang wird als Parametrisierung von Daten-frame. Im wesentlichen wil erstellen von pframes. Anstelle von anfügen der Ausgabe, befestigen Sie die Funktionen, die Sie erstellt haben, so können Sie rufen Sie die Funktionen auf Ihre Daten zu bekommen, die Ausgabe, Wann immer erforderlich.
    • aber dies außerhalb des Rahmens dieser Frage
    • Welche dieser Lösungen sind Sie bezogen auf df%>%group_by(tiny)%>%mutate(mod = data%>%map(model(x='tray', y='block', dfr=.))) oder wie hast du das mutieren Funktion bitte
    • sehen Sie, nach der Anwendung ein Modell, eine map gibt eine Liste. Sie brauchen nur eine Zelle, um es zu speichern, statt der gesamten Spalte eines data Frames.
    • was möchten Sie tun mit der Leistung?
    • Ich will halten die Ausgabe als dataframe, fügen Sie das Modell als eine neue Spalte, extrahieren Sie die Schätzungen und verwenden Sie Sie dann in meine plots

    InformationsquelleAutor Sathish
  2. 3

    Wenn Sie verwenden möchten mutate mit map haben, müssen Sie auch verwenden tidyr für nest. Sie werden mit tibbles zum speichern der Ausgabe (oder Daten-frames-mit-Liste-Spalten von data frames).

    Benutzte ich die Funktionen von @Sathish die ausführliche Antwort (mit einigen Modifikationen).

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

df <- data.frame(tiny = rep(letters[1:3], 20), 
                 block = rnorm(60), tray = runif(60, min=0.4, max=2),
                 indent = sample(0.5:2.0, 60, replace = TRUE))

lm_model <- function( data ) 
{
  return( lm( block ~ tray, data = data ) )
}

# Altered function to include title parameter with purrr::map2
plot_fun <- function( data, title )
{
  p <- ggplot( data = data, aes( x = tray, y = block ) ) +
    geom_point( ) +
    xlab("Soil Properties") + 
    ylab("Slope Coefficient") +
    ggtitle( as.character( title ) )

  return( p )
}


results <- df %>% 
  group_by(tiny) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(model = map(data, lm_model),
         plot = map2(data, tiny, plot_fun))

    Dass Sie am Ende mit:

    > results

# A tibble: 3 × 4
    tiny              data    model     plot
  <fctr>            <list>   <list>   <list>
1      a <tibble [20 × 3]> <S3: lm> <S3: gg>
2      b <tibble [20 × 3]> <S3: lm> <S3: gg>
3      c <tibble [20 × 3]> <S3: lm> <S3: gg>

    Ist und Sie zugreifen können, was Sie brauchen, mit unnest oder durch Extraktion ([ und [[)

    > results$model[[1]]

Call:
lm(formula = block ~ tray, data = data)

Coefficients:
(Intercept)         tray  
    -0.3461       0.3998
    • Ich habe nun in der Lage gewesen, einen Titel hinzufügen, um meine plots. Dank
    InformationsquelleAutor Jake Kaupp
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