在R中的data.table环境中创建公式 [英] create a formula in a data.table environment in R

问题描述

我想在 data.table 中运行回归。 公式需要动态构造。我尝试了以下方法：

  x = data.table（a = 1：20，b = 20：1，id = 1：5）
> x [，as.list（coef（lm（as.formula（a〜b）））），by = id] 
 eval（expr，envir， 
  

如何将环境指定为实际数据表的环境？ / p>

编辑：我意识到我可以做lm（a〜b）。我需要公式是动态的，所以它被建立为一个字符串。通过动态我的意思是公式可以 paste0（var_1，〜，var_2）其中 var_1 = a code> var_2 = b

这里有一个解决方案，我认为我们可以做得更好：

  txt = parse（text =as.list（coef（lm（a〜b））））
& x [，eval（txt），by = id] 
 id（拦截）b 
 1：1 21 -1 
 2：2 21 -1 
 3： 1 
 4：4 21 -1 
 5：5 21 -1 
  

解决方案

lm 可以接受字符串作为公式，结合 .SD 像这样：

 > x [，as.list（coef（lm（a〜b，.SD））），by = id] 
 id（拦截）b 
 1：1 21 -1 
 2：2 21 -1 
 3：3 21 -1 
 4：4 21 -1 
 5：5 21 -1 
  

I would like to run a regression within a data.table. The formula needs to be constructed dynamically. I have tried the following method:

x = data.table(a=1:20, b=20:1, id=1:5)
> x[,as.list(coef(lm(as.formula("a ~ b")))),by=id]
  Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'a' not found

How does one specify the environment to be that of the actual data.table where the evaluation occurs?

EDIT: I realize I can do lm(a ~ b). I need the formula to be dynamic so it's built up as a character string. By dynamically I mean the formula can be paste0(var_1, "~", var_2) where var_1 = a and var_2 = b

Here is one solution thought I think we can do better:

txt = parse(text="as.list(coef(lm(a ~ b)))")
> x[,eval(txt),by=id]
  id (Intercept)  b
  1:  1          21 -1
  2:  2          21 -1
  3:  3          21 -1
  4:  4          21 -1
  5:  5          21 -1

解决方案

lm can accept a character string as the formula so combine that with .SD like this:

> x[, as.list(coef(lm("a ~ b", .SD))), by = id]
   id (Intercept)  b
1:  1          21 -1
2:  2          21 -1
3:  3          21 -1
4:  4          21 -1
5:  5          21 -1

这篇关于在R中的data.table环境中创建公式的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！