许多数据分析情境下都涉及到对数据分组后各组别内进行回归分析的问题，在python当中可以通过groupby().apply()应用于一个自建的组内回归函数来实现该功能。而对于R语言，分组回归有更方便的实现方式。
以mtcars数据集为例。
library(tidyverse)
library(broom)
# library(stargazer)
regr <- mtcars |>
group_by(am) |>
do(tidy(lm(mpg ~ wt, .)))
regr
以上例子中，mtcars数据用am做分组，每组内用wt对mpg做回归。
broom包是tidymodels的一个组成部分，其功能是将统计类型对象转化为tibble对象，从而方便应用于tidyverse流程。
tidy函数将一个对象转化为tibble，do()函数则是用于传递参数即group_by(am)。
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