使用dplyr::do第二次执行时丢失group_by分组信息的技术求助

我明白你遇到的困扰——按cyl分组拟合线性模型后，用broom::tidy()整理结果时，第二次使用dplyr::do()会丢失分组标识。其实现在有更简洁且能保留分组信息的方法，不用依赖do()（它在dplyr 1.0.0之后已经不是最优选择啦），下面给你两种实用方案：

方案1：用mutate() + map() + unnest()保留分组 #

先拟合模型并存储为列表列，再逐个整理模型参数，最后展开结果，全程保留cyl分组：

library(tidyverse)
library(broom)

# 分组拟合模型，用summarise+list替代do()
d1 <- mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  summarise(mod_linear = list(lm(mpg ~ disp + hp, data = cur_data(), x = TRUE)))

# 整理模型参数并保留分组
d1_tidy <- d1 %>% 
  mutate(model_params = map(mod_linear, tidy)) %>%  # 对每个模型应用tidy()
  unnest(model_params)  # 展开参数列表为表格

# 查看结果，cyl分组信息完整保留
d1_tidy

方案2：用group_modify()一步到位 #

这是最简洁的方式，直接对每个分组数据框应用tidy()，结果自动绑定分组变量：

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  group_modify(~ tidy(lm(mpg ~ disp + hp, data = ., x = TRUE)))

为什么原来的do()会丢失分组？ #

当你用do()处理列表列里的模型时，比如d1 %>% do(tidy(.$mod_linear[[1]]))，do()会将每个分组的结果合并，但默认不会主动保留分组变量cyl。而上面两种方法都是基于dplyr的现代语法，专门设计来处理分组操作时的结果保留问题，比旧版的do()更可靠。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者guyabel