在 R 中使用 apply 函数时，如何在函数中使用原始参数名称？

Question

每当我使用应用函数时，在匿名函数中使用虚拟变量都会导致在内部使用该虚拟变量的名称。在处理结果列表时，如何在内部使用原始变量名以避免复杂化？

以下是描述我的意思的示例：

set.seed(314)

df <- data.frame(response = rnorm(500),
                Col1 = rnorm(500),
                Col2 = rnorm(500),
                Col3 = rnorm(500),
                Col4 = rnorm(500))

> apply(df[, 2:5], 2, function(x) lm(response ~ x, data = df))
$Col1

Call:
lm(formula = response ~ x, data = df)

Coefficients:
(Intercept)            x  
   0.074452     0.007713  


$Col2

Call:
lm(formula = response ~ x, data = df)

Coefficients:
(Intercept)            x  
    0.06889      0.07663  


$Col3

Call:
lm(formula = response ~ x, data = df)

Coefficients:
(Intercept)            x  
    0.07401      0.03512  


$Col4

Call:
lm(formula = response ~ x, data = df)

Coefficients:
(Intercept)            x  
   0.073668    -0.001059  

我希望上面的每个线性回归在每个回归中都使用名称 Col1、Col2 等，而不是 x。此外，当我使用 apply 函数时，我正在寻找一种在任何情况下（不仅仅是线性回归）使用原始名称的通用方法。

Answer 1

一种方法是分两步完成：

1) 首先按照您的操作运行回归 2）替换系数名称和公式

l <- lapply(df[, 2:5], function(x) lm(response ~ x, data = df))
for (i in 1:length(l)) {
  names(l[[i]]$coefficients)[2] <- names(l)[i]
  l[[i]]$call <- gsub('x', names(l)[i], l[[i]]$call)
}

结果输出如下：

$Col1

Call:
c("lm", "response ~ Col1", "df")

Coefficients:
(Intercept)         Col1  
   -0.04266     -0.07508  


$Col2

Call:
c("lm", "response ~ Col2", "df")

Coefficients:
(Intercept)         Col2  
   -0.04329      0.02403  


$Col3

Call:
c("lm", "response ~ Col3", "df")

Coefficients:
(Intercept)         Col3  
   -0.04519     -0.03300  


$Col4

Call:
c("lm", "response ~ Col4", "df")

Coefficients:
(Intercept)         Col4  
   -0.04230     -0.04506