使用dplyr将预测值列添加到数据框 [英] Add Column of Predicted Values to Data Frame with dplyr

问题描述

我有一个包含模型列的数据框，我试图添加一列预测值。一个最小的例子是：

  exampleTable<  -  data.frame（x = c（1：5，1：5） 
y = c（（1：5）+ rnorm（5），2 *（5：1）），
 groups = rep（LETTERS [1：2]，each = 5））
 
模型<  -  exampleTable％>％group_by（groups）％>％do（model = lm（y〜x，data =。））
 exampleTable<  -  left_join（tbl_df（exampleTable ）
 
估计<  -  exampleTable％>％rowwise（）％>％do（Est = predict（。$ model，newdata =。[x]））
  

如何将一列数字预测添加到 exampleTable ？我尝试使用 mutate 直接将列添加到表中，而不成功。

 > exampleTable<  -  exampleTable％>％rowwise（）％>％mutate（data.frame（Pred = predict（。$ model，newdata =。[x]）））
错误：用于'预测'应用于类list的对象
  

现在我使用 bind_cols 将估计值添加到 exampleTable ，但我正在寻找一个更好的解决方案。

 估计<  -  exampleTable％>％rowwise（）％>％do（data.frame（Pred = 。$ model，newdata =。[x]）））
 exampleTable<  -  bind_cols（exampleTable，estimate）
  

如何在一个步骤中完成？

解决方案

为了记录，这是无痛的在 data.table ：

  library（data.table）
 setDT（exampleTable）
 
 
 exampleTable [，估计：= 
预测（lm（y〜x），data.frame（x）），
由= groups] 
 
> exampleTable 
xy group estimate 
 1：1 0.3123549 A 0.6826629 
 2：2 2.7636593 A 1.8297796 
 3：3 1.7771181 A 2.9768963 
 4：4 5.2031623 A 4.1240130 
 5：5 4.8281869 A 5.2711297 
 6：1 10.0000000 B 10.0000000 
 7：2 8.0000000 B 8.0000000 
 8：3 6.0000000 B 6.0000000 
 9：4 4.0000000 B 4.0000000 
 10：5 2.0000000 B 2.0000000 
  

如果您在数据上销售。表的清晰度，请查看简介小插曲！

此外，您不需要按组分组。只是把它当作一个虚拟的互动。如果我记得，这是正确的方法来获得正确的标准错误，无论如何：

  exampleTable [，estimate2：= 
预测（lm（y〜x * factor（组）），
 data.frame（x，groups））] 
> exampleTable [，all.equal（估计，估计2）] 
 [1] TRUE 
  

I have a data frame with a column of models and I am trying to add a column of predicted values to it. A minimal example is :

exampleTable <- data.frame(x = c(1:5, 1:5),
                           y = c((1:5) + rnorm(5), 2*(5:1)),
                           groups = rep(LETTERS[1:2], each = 5))

models <- exampleTable %>% group_by(groups) %>% do(model = lm(y ~ x, data = .))
exampleTable <- left_join(tbl_df(exampleTable), models)

estimates <- exampleTable %>% rowwise() %>% do(Est = predict(.$model, newdata = .["x"]))

How can I add a column of numeric predictions to exampleTable ? I tried using mutate to directly add the column to the table without success.

> exampleTable <- exampleTable %>% rowwise() %>% mutate(data.frame(Pred = predict(.$model, newdata = .["x"])))
Error: no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"

Now I use bind_cols to add the estimates to exampleTable but I am looking for a better solution.

estimates <- exampleTable %>% rowwise() %>% do(data.frame(Pred = predict(.$model, newdata = .["x"])))
exampleTable <- bind_cols(exampleTable, estimates)

How can it be done in a single step ?

解决方案

For the record, this is painless in data.table:

library(data.table)
setDT(exampleTable)


exampleTable[ , estimates :=
               predict(lm(y ~ x), data.frame(x)),
             by = groups]

> exampleTable
    x          y groups  estimates
 1: 1  0.3123549      A  0.6826629
 2: 2  2.7636593      A  1.8297796
 3: 3  1.7771181      A  2.9768963
 4: 4  5.2031623      A  4.1240130
 5: 5  4.8281869      A  5.2711297
 6: 1 10.0000000      B 10.0000000
 7: 2  8.0000000      B  8.0000000
 8: 3  6.0000000      B  6.0000000
 9: 4  4.0000000      B  4.0000000
10: 5  2.0000000      B  2.0000000

If you're sold on data.table's clarity as I was, check out the intro vignettes!

Also, you don't really need to group by groups. Just include that as a dummy interaction. If I recall, that's the proper approach to get correct standard errors, anyway:

exampleTable[ , estimates2 :=
               predict(lm(y ~ x * factor(groups)),
                       data.frame(x, groups))]
> exampleTable[ , all.equal(estimates, estimates2)]
[1] TRUE

这篇关于使用dplyr将预测值列添加到数据框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！