如何使用purrr重塑stats::simulate函数的输出为宽格式数据框

原代码与问题 #

需求是使用stats::simulate函数和purrr包生成宽格式的模拟观测数据框，初始代码如下：

library(tidyverse)

mod <- lm(mpg ~ cyl + disp, data = mtcars)

m_sim <- function(s) {
  stats::simulate(mod, nsim = 1, newdata = mtcars, seed = s) 
}

df <- map_dfr(1:3, m_sim)

但这段代码会生成长格式结果，每个观测对应多行数据（每个模拟重复一行），示例查询结果：

df %>% 
  rownames_to_column(var = "car") %>% 
  dplyr::filter(str_sub(car, 1, 10) == "Datsun 710")
#>               car    sim_1
#> 1  Datsun 710...3 23.53562
#> 2 Datsun 710...35 30.94046
#> 3 Datsun 710...67 26.87957

修改方案 #

核心是将行绑定改为列绑定，同时为每个模拟结果的列命名，确保列对应不同的模拟次数：

library(tidyverse)

mod <- lm(mpg ~ cyl + disp, data = mtcars)

m_sim <- function(s) {
  sim_result <- stats::simulate(mod, nsim = 1, newdata = mtcars, seed = s)
  # 为每个模拟结果的列命名，区分不同模拟次数
  colnames(sim_result) <- paste0("sim_", s)
  sim_result
}

# 用map生成模拟结果列表，再列绑定为宽格式
df_sim <- map(1:3, m_sim) %>% 
  bind_cols() %>% 
  rownames_to_column(var = "car")

# 验证输出
df_sim %>% 
  filter(car == "Datsun 710")

期望输出 #

#>          car    sim_1    sim_2    sim_3
#> 1 Datsun 710 23.53562 30.94046 26.87957

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nicholas