如何将marginaleffects::predictions()结果关联至主数据框？

最省心的方法：直接在生成预测时保留原数据 #

predictions()函数自带keep_data参数，设为TRUE后，输出结果会直接包含原数据框的所有列，无需手动关联，一步到位：

library(marginaleffects)
library(dplyr)

# 拟合线性模型
mod <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)

# 生成预测并保留原数据
pred_with_data <- predictions(mod, keep_data = TRUE)

# 此时pred_with_data中既有预测值（列名如prediction），也包含mtcars的所有原始列
head(pred_with_data)

手动关联的两种可靠方式 #

如果已经生成了不带原数据的预测结果，或者需要单独做关联，可以用以下两种方式：

1. 利用自带的rowid关联
   predictions()输出的rowid就是原数据的行号，只要原数据在拟合模型后没有被重新排序、增删行，直接用这个字段关联完全安全：

# 给原数据添加行号列（与predictions输出的rowid对应）
mtcars$rowid <- seq_len(nrow(mtcars))

# 生成预测结果
pred <- predictions(mod)

# 用dplyr关联
merged_data <- inner_join(mtcars, pred, by = "rowid")

# 或者用base R的merge函数
merged_data <- merge(mtcars, pred, by = "rowid")

2. 自定义唯一标识列（更稳妥）
   如果担心原数据后续会变动行顺序，建议提前给原数据加一个唯一标识列（比如用mtcars的行名，或者自定义id），这样不管行顺序怎么变都能准确关联：

# 给mtcars加唯一标识列（这里用汽车名当id）
mtcars$car_id <- rownames(mtcars)

# 生成预测时保留原数据（或者单独指定保留car_id）
pred <- predictions(mod, newdata = mtcars, keep_data = TRUE)

# 用自定义id关联
merged_data <- inner_join(mtcars, pred, by = "car_id")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C.Robin