如何替换R中多列中的拟合值

我有一个名为

new.cars

的数据框。我需要对数据框中的所有列应用线性回归公式。在

new.cars

中有数千列，因此在公式中不可能指示每一列。有四列，

PCAs

，在我要应用此公式的所有其他列（除

PCAs

以外的列）的公式中保持不变

第一列（列

mercedes

）的公式为

---

我们可以循环查看“新车”的

名称

（不是

PCA

），使用

粘贴
创建
公式
，使用“PCA”变量作为自变量，提取
列表中的“拟合值”
（“lst”）。我们通过将“new.cars”中的非PCA列子集来创建一个新的数据集（“new1.cars”）。为
列出长度小于“lst”中元素的“最大”长度的元素，并将输出分配给新数据集

lst <- lapply(names(new.cars)[1:5], function(x) 
  lm(formula(paste(x, '~', paste0("PCA", 1:4, collapse="+"))), data= new.cars)$fitted.values)
new1.cars <- new.cars[1:5]
new1.cars[] <- lapply(lst, `length<-`,max(lengths(lst)))

其余步骤与上述步骤相同。
@akrun抱歉更正了这一点。是否需要类似于
lappy（名称（new.cars）[1:5]、函数（x）lm（公式（粘贴（x，~'，粘贴0（“PCA”，1:4，collapse=“+”），数据=new.cars）$fitted.values）的内容。
@akrun是的，这是正确的。我想替换精确的值（例如，如果你从2中减去
-8.409413e-16，它会给你2）。为什么我会得到这个错误：
lm.fit中的错误（x，y，offset=offset，singular.ok=singular.ok，…）：0（非NA）案例
@MAPK我没有收到你提供的示例中的任何错误。但是基于错误，对于特定的
列表
元素，可能所有元素都是NA。在这种情况下，我们可以创建一个异常。是的，有一些列只包含NAs。我们如何为这些创建异常？感谢这是数据集生成错误：
结构（列表（梅赛德斯=c（1，1，1，1），大众=c（NA，NA，NA，NA），凯美瑞=c（2，0，0，NA），思域=c（4，1，1，1），费拉里=c（2，2，2，0），PCA1=c（0.02112122，0.019087，0.022184，0.021464），PCA2=c（0.023872，0.024295，0.022471，0.027509），PCA3=c（0.000784，0030.01996，0060.0119），PCA3=c=0.0010，911）（-0.004811，-0.003296，0.001868，-0.001636）），.Names=c（“梅赛德斯”、“大众”、“凯美瑞”、“思域”、“费拉里”、“PCA1”、“PCA2”、“PCA3”、“PCA4”），.Names=c（“S05-F13-P01.GT”、“S08-F10-P01.GT”、“S08-F11-P01.GT”、“S09-F66-P01.GT”），class=“data.frame”）
@MAPK I更新了帖子。请检查是否有帮助
  new.cars<- structure(list(mercedes = c(1, 1, 1, 1), vw = c(1, 2, 0, NA), 
            camry = c(2, 0, 0, NA), civic = c(4, 1, 1, 1), ferari = c(2, 
            2, 2, 0), PCA1 = c(0.021122, 0.019087, 0.022184, 0.021464
            ), PCA2 = c(0.023872, 0.024295, 0.022471, 0.027509), PCA3 = c(0.000784, 
            0.001996, 0.003911, 0.006119), PCA4 = c(-0.004811, -0.003296, 
            0.001868, -0.001636)), .Names = c("mercedes", "vw", "camry", 
        "civic", "ferari", "PCA1", "PCA2", "PCA3", "PCA4"), row.names = c("S05-F13-P01.GT", 
        "S08-F10-P01.GT", "S08-F11-P01.GT", "S09-F66-P01.GT"), class = "data.frame")

lst <- lapply(names(new.cars)[1:5], function(x) 
  lm(formula(paste(x, '~', paste0("PCA", 1:4, collapse="+"))), data= new.cars)$fitted.values)
new1.cars <- new.cars[1:5]
new1.cars[] <- lapply(lst, `length<-`,max(lengths(lst)))

lst <- lapply(names(new.cars)[1:5], function(x) {
                 x1 <- new.cars[[x]]
            if(all(is.na(x1))){
               NA } else lm(formula(paste(x, '~', paste0("PCA", 1:4, collapse="+"))), 
            data= new.cars)$fitted.values
         })