Dataframe 在Julia函数中将表达式作为参数

我试图在Julia中实现OLS回归，作为一个学习练习。我想要的一个特性是将公式作为参数（例如，“公式=Y~x1+x2”，其中Y、x1和x2是数据帧中的列）。这是一个例子

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如何将公式/表达式“映射”到正确的数据框列？

Julia statistics包中的公式作为宏实现。为

~

符号定义了宏，这意味着表达式由编译器解析。一旦被编译器解析，它们将存储为复合类型的

Formula

的

rhs

和

lhs

字段

实现的细节相对简单，可以在

DataFrames.jl

源代码中看到：

使用作为输入

julia > using DataFrames
julia > f = (x,y) -> x[:A] .* y[:B] # Anonymous function
julia > x = DataFrame(A = 6)
julia > y = DataFrame(B = 7)
julia > function OSL(x::DataFrame,y::DataFrame,f::Function);return f(x,y);end
julia > OSL(x,y,f)
1-element DataArrays.DataArray{Int64,1}:
  42

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下面是一个使用ISLR的波士顿数据集的最小示例，在lstat上回归medv。（如果需要验证权重向量是否正确，请检查ISLR第111页）

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有关更多信息：

如果您可以更具体一点，并发布一些代码来展示您尝试实现的内容，那就太好了。看。除此之外，您还需要给出更多您尝试过的示例代码，特别是您遇到困难的地方。

julia> using DataFrames, RDatasets
julia> df = dataset("MASS", "Boston")
julia> fm = @formula(MedV ~ LStat)

julia> mf = ModelFrame(fm, df)
julia> X = ModelMatrix(mf).m
julia> y = Array(df[:MedV])
julia> w = X \ y

2-element Array{Float64,1}:
34.5538  
-0.950049