Не могу использовать emmeans внутри карты
Это работает:
testmodel=glm(breaks~wool,data=warpbreaks)
emmeans::emmeans(testmodel,"wool")
Это работает:
warpbreaks %>%
group_by(tension) %>%
do(models=glm(breaks~wool,data=.)) %>%
ungroup() %>%
mutate(means=map(models,~emmeans::emmeans(.x,"wool")))
Это не:
warpbreaks %>%
group_by(tension) %>% nest() %>%
mutate(models=map(data,~glm(breaks~wool,data=.x))) %>%
mutate(means=map(models,~emmeans::emmeans(.x,"wool")))
Error in is.data.frame(data) : object '.x' not found
Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: Perhaps a 'data' or 'params' argument is needed.
Есть идеи, что вызывает это?
2 ответа
Решение
Я понял. Проблема заключается в том, как emmeans пытается восстановить данные из объектов lm/glm: он пытается выполнить вызов, сохраненный в объекте, который завершается неудачей, если emmeans() вызывается в среде, отличной от исходного вызова glm():
emmeans:::recover_data.lm
Вот простой пример:
wb=warpbreaks
model=glm(breaks~wool,data=wb)
emmeans(model,"wool")
rm(wb)
emmeans(model,"wool")
Вот способ заставить emmeans() работать с map():
warpbreaks %>%
group_by(tension) %>% nest() %>%
mutate(models=map(data,~glm(breaks~wool,data=.x))) %>%
mutate(means=map(models,~emmeans::emmeans(.x,"wool",data=.x$data)))
Кажется странным, что recover_data() не просто автоматически использует атрибут данных объектов lm/glm, а предполагает, что вызов будет функционировать в текущей среде...
Мы можем сделать это в два этапа
df1 <- warpbreaks %>%
group_by(tension) %>%
nest() %>%
mutate(models = map(data,~glm(breaks~wool,data=.x)))
warpbreaks %>%
split(.$tension) %>%
map( ~glm(breaks ~ wool, data = .x) %>%
emmeans(., "wool")) %>%
mutate(df1, Means = .)
# A tibble: 3 x 4
# tension data models Means
# <fctr> <list> <list> <list>
#1 L <tibble [18 x 2]> <S3: glm> <S4: emmGrid>
#2 M <tibble [18 x 2]> <S3: glm> <S4: emmGrid>
#3 H <tibble [18 x 2]> <S3: glm> <S4: emmGrid>