R：从线性模型或公式变量中提取完整的案例/包含的观察结果答案

【问题标题】：R: Extract complete cases/included observations from linear model or formula variablesR：从线性模型或公式变量中提取完整的案例/包含的观察结果
【发布时间】：2015-03-07 18:35:43
【问题描述】：

在运行m1 <- lm(f1, data=DT) 之后，我想保存包含的观察结果（类似于“obs m2 <- lm(f2, data=DT[obs]).

或者，我想获得对于公式对象定义的给定变量集的完整观察。考虑一下这个类似 R 的伪代码：

f1 <- as.formula("y ~ x1 + x2 + x3")
f2 <- as.formula("y ~ x1 + x2")
obs <- complete.cases(DT[,list(all.vars(f1)])
m2 <- lm(f2, data=DT[obs])

我该怎么做？在第一种情况下，lm 已经隐式完成了工作；我怎样才能提取它？第二个，all.vars 返回一个字符向量；如何正确创建 DT (data.table) 可以理解的不带引号的列表？

【问题讨论】：

obs <- complete.cases(DT[, c(all.vars(f1)), with = FALSE])
这回答了我的问题。顺便说一句，obs <- complete.cases(DT[, all.vars(f1), with = FALSE]) 也可以工作，因为all.vars 返回一个字符向量。我确实尝试了with 标志（list(f1),with=TRUE），但这不起作用。
因为list 在data.table 环境中执行非标准评估，这意味着它接收未加引号的变量名称。

标签： r data.table

【解决方案1】：

从data.table v1.9.5，na.omit 有一个cols 参数。

na.omit(DT, cols = all.vars(f))

【讨论】：

是的，我认为这也回答了我的问题，尽管我没有对其进行测试。看起来也更干净。谢谢阿伦。

【解决方案2】：

假设您的 lm() 调用的 na.action 是默认的 na.omit，为什么不对原始数据调用 na.omit？

# create some missing values
mtcars$disp <- ifelse(runif(nrow(mtcars)) > 0.8, NA, mtcars$disp)

# fit model
m1 <- lm(mpg ~ disp, data = mtcars)

na.omit(mtcars[ , c("mpg", "disp")])

查看 na.omit 的帮助文件以了解替代方案。

【讨论】：

感谢您的回复，但这并不能回答我的问题。 na.omit(data[subset]) 等同于 data[complete.cases(data[subset])] 并且可能更简洁，但问题在于从公式（或通过 all.vars(f) 的字符向量）创建子集。