为dataframe中的组运行线性模型，并将输出存储在R中的dataframe中

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线性模型是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的模型，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。在R中，可以使用lm()函数来拟合线性模型。

首先，我们需要将数据按组进行分割。可以使用dplyr包中的group_by()函数来实现。假设我们有一个名为df的dataframe，其中包含组变量group和自变量x以及因变量y，代码如下：

library(dplyr)

df <- data.frame(group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
                 x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
                 y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12))

df_grouped <- df %>% group_by(group)

接下来，我们可以使用do()函数结合lm()函数来为每个组拟合线性模型，并将输出存储在新的dataframe中。代码如下：

df_lm <- df_grouped %>% do(model = lm(y ~ x, data = .))

# 查看每个组的线性模型结果
print(df_lm)

上述代码中，我们使用do()函数将lm()函数应用于每个组，并将结果存储在名为model的列中。最后，我们可以通过访问df_lm$data来获取每个组的线性模型结果。

至于存储在R中的dataframe中，R本身就支持数据的存储和操作，无需特定的操作。可以直接将结果存储在一个新的dataframe中，例如：

df_result <- data.frame(group = unique(df$group))

# 将每个组的线性模型结果存储在df_result中
for (i in 1:length(df_lm$model)) {
  df_result[[paste0("model_", i)]] <- df_lm$model[[i]]
}

# 查看存储结果
print(df_result)

上述代码中，我们创建了一个名为df_result的新dataframe，其中包含组变量group。然后，使用for循环将每个组的线性模型结果存储在df_result中，每个结果存储在一个名为model_i的列中。

这样，我们就可以通过df_result来获取每个组的线性模型结果。

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