dplyr
是 R 语言中一个非常流行的数据处理包,而 loess
是一种非参数回归方法,用于对数据进行平滑处理。如果你想使用 dplyr
结合 loess
函数按组获取预测值,你可以按照以下步骤操作:
loess
属于非参数回归方法,适用于数据没有明确函数形式的情况。loess
。以下是一个使用 dplyr
和 loess
按组进行数据平滑并获取预测值的示例:
# 安装并加载必要的包
if (!require("dplyr")) install.packages("dplyr")
if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 创建一个示例数据集
set.seed(123)
df <- data.frame(
group = rep(letters[1:5], each = 20),
x = runif(100, 0, 100),
y = rnorm(100, mean = 50 + 2 * x, sd = 10)
)
# 使用dplyr按组应用loess并获取预测值
df_loess <- df %>%
group_by(group) %>%
do({
loess_mod <- loess(y ~ x, data = .)
data.frame(x = seq(min(.$x), max(.$x), length.out = 100),
yhat = predict(loess_mod, newdata = data.frame(x = seq(min(.$x), max(.$x), length.out = 100))))
}) %>%
ungroup()
# 查看结果
head(df_loess)
# 可视化结果
ggplot() +
geom_point(data = df, aes(x = x, y = y, color = group)) +
geom_line(data = df_loess, aes(x = x, y = yhat, color = group), size = 1) +
theme_minimal()
dplyr
和 ggplot2
包。loess
并获取预测值: 使用 dplyr
的 group_by
和 do
函数按组应用 loess
,并生成预测值。ggplot2
可视化原始数据和 loess
平滑后的数据。通过以上步骤,你可以使用 dplyr
结合 loess
函数按组对数据进行平滑处理,并获取每组的预测值。
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