无法在地图内使用 emmeans

这有效：

testmodel=glm(breaks~wool,data=warpbreaks)
emmeans::emmeans(testmodel,"wool")

这有效：

warpbreaks %>%
  group_by(tension) %>%
  do(models=glm(breaks~wool,data=.)) %>% 
  ungroup() %>%
  mutate(means=map(models,~emmeans::emmeans(.x,"wool")))

这不会：

warpbreaks %>%
  group_by(tension) %>% nest() %>%
  mutate(models=map(data,~glm(breaks~wool,data=.x))) %>%
  mutate(means=map(models,~emmeans::emmeans(.x,"wool")))

Error in is.data.frame(data) : object '.x' not found
Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: Perhaps a 'data' or 'params' argument is needed.

知道是什么原因造成的吗？

我想到了。问题在于 emmeans 尝试从 lm/glm 对象恢复数据的方式：它尝试运行存储在对象中的调用，如果在与原始 glm() 调用不同的环境中调用 emmeans() ，则会失败：

emmeans:::recover_data.lm

这是一个简单的例子：

wb=warpbreaks
model=glm(breaks~wool,data=wb)
emmeans(model,"wool")
rm(wb)
emmeans(model,"wool")

以下是使 emmeans() 与 map() 一起使用的方法：

warpbreaks %>%
  group_by(tension) %>% nest() %>%
  mutate(models=map(data,~glm(breaks~wool,data=.x))) %>%
  mutate(means=map(models,~emmeans::emmeans(.x,"wool",data=.x$data)))

似乎很奇怪，recover_data() 不仅仅自动使用 lm/glm 对象的数据属性，而是假设调用将在当前环境中运行......