map() 模型输出到数据框

Question

我一直在使用 map() 从多个 lm() 模型中计算和提取某些统计数据。

举一个可重复的例子，使用 mtcars 数据集，我从一个输入向量开始，该向量要使用lm() 模型进行估计：

library(tidyverse)
df <- mtcars
input_char <- c("mpg ~ disp",
                "mpg ~ disp + hp")
input_formula <- map(input_char, formula)

然后我有一个函数可以计算和提取每个模型的相关统计数据。为了简单和可重复性，这里有一个简化的函数，它只提取模型的 R 平方。

get_rsquared <- function(a_formula) {
  model1 <- lm(a_formula, data = df)
  rsquared <- summary(model1)$r.squared
  c(model = a_formula, rsquared = rsquared)
}

然后我使用map 遍历公式并从每个模型中提取 R 平方。

models <- map(input_formula, get_rsquared)
models

给出输出：

[[1]]
[[1]]$model
mpg ~ disp
<environment: 0x7f98987f4000>

[[1]]$rsquared
[1] 0.7183433


[[2]]
[[2]]$model
mpg ~ disp + hp
<environment: 0x7f98987f4000>

[[2]]$rsquared
[1] 0.7482402

我的问题是关于输出是一个列表。

有没有一种简单的方法可以使输出成为数据帧？

我想要的输出是：

#>             model  rsquared
#> 1      mpg ~ disp 0.7183433
#> 2 mpg ~ disp + hp 0.7482402

Answer 1

将公式保留为字符串并将as.formula() 用作get_rsquared() 函数的一部分，因为将它们作为字符串处理比使用公式对象更容易。

library(purrr)
library(dplyr)

df <- mtcars
input_char <- c("mpg ~ disp",
                "mpg ~ disp + hp")

get_rsquared <- function(a_formula) {
  model1 <- lm(as.formula(a_formula), data = df)
  rsquared <- summary(model1)$r.squared
  list(model = a_formula, rsquared = rsquared)
}

map_df(input_char, get_rsquared)

# A tibble: 2 x 2
  model           rsquared
  <chr>              <dbl>
1 mpg ~ disp         0.718
2 mpg ~ disp + hp    0.748