dplyr :: mutateの関数呼び出しの結果を再利用

Question

とglmを使用して、グループごとにモデルをモデルデータに適合させます。信頼区間の上限と下限の列を追加する：confintを2回呼び出すことを避けるにはどうすればよいですか？一般的に、dplyr::mutateを使用して新しい列に汎用出力を割り当てる方法はありますか？要するに

df <- data.frame(
    x = rep(c("a", "b"), each=10), 
    y = c(rpois(10, 0.5), rpois(10, 2.2))) 

sdf <- df %>% 
    group_by(x) %>% 
    do(fit=glm(y ~ 1, poisson, data=.)) 

mutate(sdf, 
    est=coef(fit), 
    cil=confint(fit)[1], 
    ciu=confint(fit)[2]) 

、私は仕事にこれをしたい：

mutate(sdf, ci=confint(fit)) %>% 
    mutate(cil=ci[1], ciu=ci[2]) 

私は再びdoを使用している場合は、私はフィットモデルとxを失います。

ソリューション

私が実際に使用したもの（受け入れ答えから学んだ）：

sdf <- df %>% 
    group_by(x) %>% 
    do({ 
    fit <- glm(y ~ 1, poisson, data=.) 
    ci <- confint(fit) 
    data.frame(
     est=coef(fit), 
     cil=ci[1], 
     ciu=ci[2]) 
    }) 

Answer 1

上記のコメントのすべてはあなたの問題を支援するための素敵な新しいパッケージです（私は非常にpurrrをお勧めします） doに固執したい場合は、このように再フォーマットすることができますので、グループあたり1回だけconfintを呼び出してください：

sdf <- df %>% 
    group_by(x) %>% 
    do({fit <- glm(y ~ 1, poisson, data=.); 
     data.frame(confint(fit), coef(fit))}) 

出力はplotable形式に入るためにいくつかの作業が必要です。

コメントで尋ねたよう

sdf %>% mutate(ci = rep(c("low", "high"), legnth.out = nrow(.))) %>% spread(ci, confint.fit.) 

Answer 2

、ここdplyr、purrr、tidyrとbroomを使用してのアプローチです。

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

sdf <- df %>% 
    nest(y) %>% 
    mutate(model = map(data, ~glm(y ~ 1, poisson, data = .))) %>% 
    unnest(map(model, tidy)) 

Source: local data frame [2 x 8] 

     x   data  model  term estimate std.error statistic  p.value 
    (fctr)   (chr)  (chr)  (chr)  (dbl)  (dbl)  (dbl)  (dbl) 
1  a <tbl_df [10,1]> <S3:glm, lm> (Intercept) -0.5108256 0.4082458 -1.251270 2.108361e-01 
2  b <tbl_df [10,1]> <S3:glm, lm> (Intercept) 1.0296194 0.1889795 5.448311 5.085025e-08 

私はよりおよそpurrr、tidyrとbroomグーグル経由して、パッケージビネットを読んでいました。 RStudio Blog about tidyverse packagesには多くの良い情報もあります。