使用fct_collapse标记值并对数据框列表内指定分组运行回归

• 首先加载所需依赖包

library(dplyr)
library(forcats)

• 构造示例数据列表

Iris1 <- iris
Iris2 <- iris
Iris3 <- iris
data_list <- list(Iris1, Iris2, Iris3)

• 批量处理全流程代码
  注意：原有单数据集写法直接将Sepal.Length数值列替换为因子分组列，会导致后续回归的响应变量类型错误无法运行，因此以下代码新增独立的分组列sl_group存储折叠结果，保留原始Sepal.Length数值用于建模。

result_list <- lapply(data_list, function(df) {
  # 执行因子折叠生成分组列
  df <- df %>%
    mutate(
      sl_group = fct_collapse(
        as.character(Sepal.Length),
        Group1 = as.character(5:7),
        Group2 = as.character(3:5)
      )
    ) %>%
    # 筛选Group1分组
    filter(sl_group == "Group1")
  # 拟合线性回归模型
  model <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length, data = df)
  # 自定义返回内容，这里同时返回处理后数据和拟合模型
  return(list(processed_data = df, fit_model = model))
})

• 结果调取示例
  查看第一个数据集的模型拟合结果：

summary(result_list[[1]]$fit_model)

如果确实需要直接修改Sepal.Length列为折叠后的因子，可将mutate部分的sl_group =替换为Sepal.Length =，同时注意调整回归公式的响应变量为对应可用的数值列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lelleo