[英]entering column arguments from list dataframes in a custom function using purrr::map
我正在編寫一個自定義函數,在purrr::map
的幫助下為列表的每個元素執行線性混合效果模型。 代碼塊工作得非常好,但是當我把它變成一個自定義函數時,我不清楚我應該如何輸入與list元素中各列相對應的參數。
如果我讓自定義函數工作,我可以使用它作為我想要的變量。 否則,我將不得不為不同的變量保留復制粘貼相同的代碼。
# libraries needed
library(purrr)
library(lmerTest)
data(mtcars)
# create a list of dataframes from mtcars based on a split
group_list <- split(mtcars, mtcars$am)
# goal: to do linear mixed effects model for each dataframe and combining the results neatly in a dataframe
# achieving this outside of a custom function
group_list %>%
purrr::map(.x = (.),
.f = ~ lmerTest::lmer(
scale(mpg) ~ scale(wt) + (wt | cyl),
data = (.),
REML = FALSE
)) %>%
purrr::map(.f = ~ coef(summary(.))[-c(1),]) %>%
base::do.call(what = cbind.data.frame, args = .) %>%
tibble::rownames_to_column(df = ., var = "Effect")
#> Effect 0 1
#> 1 Estimate -0.3318711 -9.089148e-01
#> 2 Std. Error 0.2104268 1.156500e-01
#> 3 df 0.6084658 1.300000e+01
#> 4 t value -1.5771334 -7.859187e+00
#> 5 Pr(>|t|) 0.4558206 2.714599e-06
# preparing the custom function to do the same
lmer_group <- function(list, x, y) {
list %>%
purrr::map(
.x = (.),
.f = ~ lmerTest::lmer(
scale(y) ~ scale(x) + (x | cyl),
data = (.),
REML = FALSE
)
) %>%
purrr::map(.f = ~ coef(summary(.))[-c(1),]) %>%
base::do.call(what = cbind.data.frame, args = .) %>%
tibble::rownames_to_column(df = ., var = "Effect")
}
# doing the same analysis with a custom function
lmer_group(list = group_list, x = wt, y = mpg) # attempt 1
#> Error in scale(y): object 'mpg' not found
lmer_group(list = group_list, x = 'wt', y = 'mpg') # attempt 2
#> Error in colMeans(x, na.rm = TRUE): 'x' must be numeric
lmer_group(
list = group_list,
x = lapply(group_list, `[`, 'wt'),
y = lapply(group_list, `[`, 'mpg')
) # attempt 3
#> Error in colMeans(x, na.rm = TRUE): 'x' must be numeric
由reprex包 (v0.1.1.9000)創建於2018-01-28。
這是一種類似的方法,其結果是轉置的。 我認為如果所有t值都在同一列中而不是在同一行中會更有用。 它使查詢和操作更容易。
lmer_group <- function(l, x_name, y_name) {
fx <- glue::glue("scale({y_name}) ~ scale({x_name}) + ({x_name} | cyl)")
cat(paste("Evaluating: ", fx, "\n"))
filter_name <- glue::glue("scale({x_name})")
l %>%
purrr::map(
.f = ~ lmerTest::lmer(
as.formula(fx),
data = (.),
REML = FALSE
)
) %>%
purrr::map_dfr(.f = ~ broom::tidy(.), .id = "am") %>%
dplyr::filter(term==!!filter_name) %>%
dplyr::select(
am,
estimate,
std.error,
t = statistic
)
}
lmer_group(l = group_list, x = 'wt', y = 'mpg') # attempt 2
df和p值沒有出現,因為我不認為這是寫入lme4 tidyer的 。 這可能是一個交易破壞者。
Evaluating: scale(mpg) ~ scale(wt) + (wt | cyl)
am estimate std.error t
1 0 -0.3318712 0.2104267 -1.577134
2 1 -0.9089148 0.1156500 -7.859187
為了多樣化,我使用膠水而不是paste0()
。
所有間接都發生在公式中,所以現在我根本不認為rlang是必需的。
您可以傳遞所需變量的字符串,並將它們粘貼在一起作為lmer函數的字符串。 然后使用stats::as.formula()
將其轉換為適合lmer的公式。
lmer_group <- function(l, x_name, y_name) {
fx <- paste0("scale(", y_name, ") ~ scale(", x_name, ") + (", x_name," | cyl)")
print(paste("Evaluating: ", fx))
l %>%
purrr::map(
.f = ~ lmerTest::lmer(
as.formula(fx),
data = (.),
REML = FALSE
)
) %>%
purrr::map(.f = ~ coef(summary(.))[-c(1),]) %>%
base::do.call(what = cbind.data.frame, args = .) %>%
tibble::rownames_to_column(df = ., var = "Effect")
}
lmer_group(l = group_list, x = 'wt', y = 'mpg') # attempt 2
結果 :
[1] "Evaluating: scale(mpg) ~ scale(wt) + (wt | cyl)"
Effect 0 1
1 Estimate -0.3318712 -9.089148e-01
2 Std. Error 0.2104267 1.156500e-01
3 df 0.6084632 1.300000e+01
4 t value -1.5771343 -7.859187e+00
5 Pr(>|t|) 0.4558213 2.714599e-06
我打賭有一個quo()
的rlang方法。 如果您采用此解決方案,它實際上是具有動態變量數量的公式的副本。
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