map(~lm(mpg~wt,data=.x))
时间: 2024-03-11 16:44:15 浏览: 24
这一个使用 purrr 包中的 map 函数来对一个列表中的数据进行线性回归的示例。具体来说,这个代码使用 map 函数对一个名为 .x 的数据列表中的每一个数据集,都拟合一个简单的线性回归模型,其中 mpg 是响应变量,wt 是自变量。这个代码中的波浪符号(~)表示一个 formula,表示 mpg 作为响应变量,wt 作为自变量。lm() 函数用于拟合线性回归模型。执行完这段代码后,返回一个包含每个数据集线性回归模型的列表。
相关问题
重写map(x, function(df) lm(mpg ~ wt, data = df))这段代码,去除匿名函数
可以将匿名函数中的内容提取出来,单独定义为一个函数,然后将该函数名作为参数传递给 map() 函数。例如:
```
# 定义一个函数,用于拟合线性模型
fit_lm <- function(df) {
lm(mpg ~ wt, data = df)
}
# 将 fit_lm 函数名作为参数传递给 map() 函数
map(x, fit_lm)
```
这样就可以将原来的匿名函数重写为一个具名函数,使代码更加清晰易读。
saleOutBounds = saleBoundArr.map(saleBound => { const customerDetail = customerDetails.find(detail => detail.data.errcode === 0 && detail.data.data.id === saleBound.customer_id); if (customerDetail) { const customerData = customerDetail.data.data; delete customerData.id; saleBound = Object.assign(saleBound,customerData); } return saleBound; }); 优化合并
可以通过使用可选链运算符(Optional Chaining Operator)来优化这段代码的合并过程。可选链运算符可以安全地访问嵌套对象或数组中的属性,如果属性不存在则返回 `undefined`,避免了使用传统的 if-else 判断语句的繁琐操作。下面是优化后的代码:
```
saleOutBounds = saleBoundArr.map(saleBound => {
const customerDetail = customerDetails.find(detail => detail.data?.errcode === 0 && detail.data.data.id === saleBound.customer_id);
if (customerDetail) {
const customerData = customerDetail.data.data;
delete customerData.id;
saleBound = { ...saleBound, ...customerData };
}
return saleBound;
});
```
在上面的代码中,使用了可选链运算符 `?.` 来访问 `detail.data` 中的属性,如果 `detail.data` 不存在则返回 `undefined`,避免了判断 `detail` 和 `detail.data` 是否为真值的繁琐操作。同时,使用了对象展开运算符 `...` 将 `saleBound` 和 `customerData` 合并到一个新的对象中,避免了使用 `Object.assign` 方法的冗长语法。