我有一家公司销售各种产品的收入数据（csv 文件），其中之一如下所示：
> abc
Order.Week..BV. Product.Number Quantity Net.ASP Net.Price
1 2013-W44 ABCDEF 92 823.66 749
2 2013-W44 ABCDEF 24 898.89 749
3 2013-W44 ABCDEF 243 892.00 749
4 2013-W45 ABCDEF 88 796.84 699
5 2013-W45 ABCDEF 18 744.80 699
现在，我正在拟合一个多元回归模型，其中 Net.Price 作为 Y 和数量，Net.ASP 作为 x1 和 x2。有超过 100 个这样的文件，我尝试使用以下代码来完成此操作：
fileNames <- Sys.glob("*.csv")
for (fileName in fileNames) {
abc <- read.csv(fileName, header = TRUE, sep = ",")
fit <- lm(Net.Price ~ Quantity + Net.ASP, data = abc)
x <- data.frame (abc, summary(fit))
write.csv (x, file = fileName)
}
现在我明白了这条线x <- data.frame (abc, summary(fit))是错误的，正如它所说Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) : cannot coerce class ""summary.lm"" to a data.frame，但我想将每个 csv 文件的回归模型摘要写入文件本身。请帮忙。
您可以使用非常轻松地写入文本文件
sink("summary.txt")
summary(lm)
sink()
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