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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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【R】nest化されたlistデータから要素を抽出したい

ray.prorsum

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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2017/04/09 14:33

Rにて、水準ごとにlmを適用してできたネスト化させた結果から、fitted.valuesとresidualsを抜き出して、データフレームにしたいです。

ネスト化された結果。

R

1iris_lm <- iris %>% group_by(Species) %>% 2 do(lm.res = lm(Petal.Length ~ Sepal.Length, data = .)) 3iris_lm 4 5Source: local data frame [3 x 2] 6Groups: <by row> 7 8# A tibble: 3 × 2 9 Species lm.res 10* <fctr> <list> 111 setosa <S3: lm> 122 versicolor <S3: lm> 133 virginica <S3: lm>

上記の結果のそれぞれのlm.resからfitted.valuesとresidualsを抜き出して、

R

1# A tibble: 100 × 3 2 Species fitted.values residuals 3 <chr> <dbl> <dbl> 41 settosa 0.8427205 -0.14127031 52 settosa 1.0712530 0.87205722 63 settosa 1.4660155 0.41776090 74 settosa -1.2972719 0.25354917 85 settosa 1.6681062 -0.28979717 96 settosa -1.3240486 -0.47721307 107 settosa -1.1445078 0.66855635 118 settosa 2.7454380 -0.22341998 129 settosa -0.6715748 0.46132569 1310 settosa -0.9160007 -0.09503304 14※この値はデタラメ

というようなデータを作りたいのですが、良い方法はないでしょうか?

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1iris_lm <- iris %>% 2 split(.$Species) %>% 3 map(~ lm(Petal.Length ~ Sepal.Length, data = .)) 4 5iris_lm %>% map_df("fitted.values") %>% 6 gather(key = species, value = fitted.values) %>% 7 bind_cols(iris_lm %>% map_df("residuals") %>% 8 gather(key = species, value = residuals) %>% 9 dplyr::select(-species))

投稿2017/06/16 11:17

ray.prorsum

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