R中的交互项循环

c3frrgcw 于 2022-12-06 发布在其他

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这里有一个小的数据例子，假设我有比这个更多的协变量。

install.packages("mltools")
library(mltools)
library(dplyr)
set.seed(1234)

data <- tibble::data_frame(
  age = round(runif(60, min = 48, max = 90)),
  gender = sample(c(0,1), replace=TRUE, size=60),
  weight = round(runif(60, min = 100, max = 300)),
  group = sample(letters[1:4], size = 60, replace = TRUE))

one_hot <- data[,c("group")] %>% 
  glmnet::makeX() %>%
  data.frame()
data$group <- NULL
data <- cbind(data, one_hot)

我想创建一个与组（groupa，groupb，groupc，groupd）和所有变量（年龄，性别，体重）交互的数据框架。
群a * 年龄
性别
组a * 重量
组b、组pc和组pd也是如此。
我看到了很多关于所有可能的交互发生器的问题。
但我还没有看到任何显示与一列和其余的互动。
希望这个问题问得够清楚。

谢谢-谢谢

来源：https://stackoverflow.com/questions/74615221/interaction-terms-loop-in-r

1条答案

按热度按时间

cngwdvgl1#

我相信有一个更好的解决方案，但是您可以尝试编写自己的函数来进行交互，然后使用apply遍历列，使用do.call合并所有内容：

intfun <- function(var){
  data %>% 
    mutate(across(starts_with("group"),~.*{{var}})) %>%
    select(starts_with("group"))
}

int_terms <- cbind(data, 
                   do.call(cbind, apply(data[,1:3], 2, function(x) intfun(x))))

输出（请注意，此处并未显示所有列）：

# > head(int_terms)
# age gender weight groupa groupb groupc groupd age.groupa age.groupb age.groupc age.groupd gender.groupa gender.groupb gender.groupc gender.groupd weight.groupa
# 1  88     33    113      0      1      0      0          0         88          0          0             0            33             0             0             0
# 2  49     33    213      1      0      0      0         49          0          0          0            33             0             0             0           213
# 3  83     33    152      1      0      0      0         83          0          0          0            33             0             0             0           152
# 4  75     33    101      0      1      0      0          0         75          0          0             0            33             0             0             0
# 5  61     33    218      0      1      0      0          0         61          0          0             0            33             0             0             0
# 6  79     33    204      1      0      0      0         79          0          0          0            33             0             0             0           204

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