按数字寻址数据框中的列答案

【问题标题】：Address columns in dataframe by numbers按数字寻址数据框中的列
【发布时间】：2020-03-15 20:14:58
【问题描述】：

有一个包含 3 列（y 和 2 个预测变量）的数据框。可以寻址列，例如与height$df1 或df1[,2]。结果相同。两者都是向量 (is.vector)。在某些情况下，结合confint 之类的公式，输出会有所不同。

此代码提供正确的结果：

confint(lm(df1[,1] ~ height, data=df1), "height")

这个不起作用，它以NA 值结束：

confint(lm(earning ~ df1[, 2], data=df1), "height")

希望使用列号来处理数据框，例如df1[, 2]。什么是正确的方法？感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我们可以使用reformulate 来创建公式：

confint(lm(reformulate(names(df1)[2], "earning"), df1), 'height')

以mtcars为例：

confint(lm(reformulate(names(mtcars)[6], "mpg"), mtcars), 'wt')

#       2.5 %    97.5 %
#wt -6.486308 -4.202635

【讨论】：

以及如何使用更多变量来做到这一点，例如：mpg ~ wt + hp ？
@Eli3 confint(lm(reformulate(names(mtcars)[c(4, 6)], "mpg"), mtcars), 'wt') 像这样。

【解决方案2】：

一种选择是使用paste 创建一个公式，它应该可以工作

confint(lm(paste0('earning ~ ', names(df1)[2]), data = df1), "height")

使用一个可重现的小例子

data(mtcars)
fit <- lm(mpg ~ mtcars[,6], data = mtcars)
confint(fit, 'wt')
#   2.5 % 97.5 %
#wt    NA     NA
fit <- lm(paste0('mpg ~', names(mtcars)[6]), data = mtcars)
confint(fit, 'wt')
#       2.5 %    97.5 %
#wt -6.486308 -4.202635

【讨论】：

它有效。以及如何使用mpg，resp。也赚钱？
用数字寻址所有向量......在我的示例中也是“收入”。类似：confint(lm(names(df1)[1] ~ names(df1)[2], data = df1), "height") 谢谢。
@Eli3 随便confint(lm(paste0(names(df1)[1], " ~ ", names(df1)[2]), data = df1), "height")
#akrun：谢谢它有效。你能解释一下为什么它是这样工作的，而不是我的尝试 df1[, 2]？
@Eli3 在您的尝试中，以术语创建的属性是 df1[, 2] 而不是列名，因此它与列名不匹配