我正在做一个项目,该项目将多个ARIMA模型分配给我的数据,这些数据由一个分组变量分割。下面是一个可重复的示例,它按预期运行:
#Load libraries
library(dplyr)
library(workflows)
library(tidyr)
library(recipes)
library(parsnip)
library(tidymodels)
library(modeltime)
library(purrr)
#Set up data
df <- m750 %>%
mutate(year = lubridate::year(date)) %>%
filter(year>=2007 & year <=2009) %>%
select(c(-id))
#Nest data by year
df_nest <- df %>%
drop_na() %>%
nest(data_full = c(-year))
#Create recipes
rec_year_list <- list()
num_years <- length(unique(df$year))
for (i in 1:num_years){
rec_year_list[[i]] <- recipe(value ~ date, data = df_nest$data_full[[i]])
}
#Assign recipes to workflows
wfl_list <- workflow()
for (i in 1:num_years){
wfl_list[[i]] <- wfl_list %>%
add_recipe(rec_year_list[[i]]) %>%
add_model(
arima_reg() %>%
set_engine(engine='auto_arima')
)
}
#Assign workflows to data
df_nest <- df_nest %>%
mutate(workflow = case_when(year==2007 ~ list(wfl_list[[1]]),
year==2008 ~ list(wfl_list[[2]]),
year==2009 ~ list(wfl_list[[3]])
)
)
在这个例子中,使用mutate和case_when函数并不是什么大问题,因为我的分组变量只有3个值。然而,在我的实际数据中,我对分组变量有很多值(即:〉3000)。我如何将最后一段代码重写为for循环,以将wfl_list的元素正确分配给适当的分组变量,作为df_nest中新列的值。
任何帮助将不胜感激!谢谢你!
1条答案
按热度按时间bf1o4zei1#
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