将公式应用于R中数据帧的每一列

我需要对数据框中名为

mydf

的所有列应用线性回归公式。mydf中有数千列，因此在公式中不可能指示每一列。有两列，

weight

和

age

，这两列在我要应用此公式的所有其他列的公式中保持不变

第一列（列

bmd

）的公式为

及

试试这个：

apply(mydf[ ,-c(4:5)], 2, function(x) lm(x ~ mydf$weight + mydf$age)$fitted.values)

编辑：添加缺少的逗号尝试以下操作：

apply(mydf[ ,-c(4:5)], 2, function(x) lm(x ~ mydf$weight + mydf$age)$fitted.values)

编辑：添加缺少的逗号一种方法：

# get names of all dependent variables
dependents <- names(df[, -which(names(df) %in% c("weight", "age"))]

# build a little function
myFit <- function(depName) {
  fit1 <- lm(as.formula(paste(depName, "~ weight + age")), data=mydf)
  return(fit1$fitted.values)
}

# sapply them
fittedValues <- sapply(dependents, myFit)

#获取所有因变量的名称
家属一种方法：

# get names of all dependent variables
dependents <- names(df[, -which(names(df) %in% c("weight", "age"))]

# build a little function
myFit <- function(depName) {
  fit1 <- lm(as.formula(paste(depName, "~ weight + age")), data=mydf)
  return(fit1$fitted.values)
}

# sapply them
fittedValues <- sapply(dependents, myFit)

#获取所有因变量的名称
是否要用回归的拟合值替换其他列的当前值？@Parfait是，正确。但我不知道如何更有效地执行。所以你想用回归拟合值替换其他列的当前值吗？@Parfait是的，这是正确的。但我不知道如何更有效地进行。OP要求提供拟合值。可能需要添加
$fitted.values
。OP询问fitted值。可能需要添加
$fitted.values
。
apply(mydf[ ,-c(4:5)], 2, function(x) lm(x ~ mydf$weight + mydf$age)$fitted.values)

# get names of all dependent variables
dependents <- names(df[, -which(names(df) %in% c("weight", "age"))]

# build a little function
myFit <- function(depName) {
  fit1 <- lm(as.formula(paste(depName, "~ weight + age")), data=mydf)
  return(fit1$fitted.values)
}

# sapply them
fittedValues <- sapply(dependents, myFit)