Ввод аргументов столбцов из списков данных в пользовательской функции с использованием purrr::map

Я пишу пользовательскую функцию, которая делает линейную модель смешанных эффектов для каждого элемента списка с помощью purrr::map, Блок кода работает отлично, но когда я превращаю его в пользовательскую функцию, не ясно, как мне вводить аргументы, которые соответствуют отдельным столбцам из элементов списка.

Если я получу работающую пользовательскую функцию, я смогу использовать ее столько раз, сколько захочу. В противном случае мне придется копировать и вставлять один и тот же код для разных переменных.

# 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

Создано в 2018-01-28 пакетом представлением (v0.1.1.9000).

Источник

2 ответа

Решение

Вся косвенность происходит в формуле, так что теперь я не думаю, что рланг нужен вообще.

Вы можете передать строки нужных переменных и вставить их вместе как строку функции lmer. Тогда используйте stats::as.formula() чтобы преобразовать его в правильную формулу ради Лмера.

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

результаты:

[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

Могу поспорить, что есть подход Rlang с quo(), Если вы возьмете это решение, то это по сути дубликат формулы с динамическим числом переменных.

Источник

Вот похожий подход, результаты которого транспонированы. Я думаю, что будет более полезно, если все значения t находятся в одном столбце, а не в одной строке. Это облегчает запрос и манипулирование.

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

Значения df и p не отображаются, потому что я не думаю, что это записано в тидйере lme4. Это может быть нарушителем соглашения.

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

Ради разнообразия я использовал клей вместо paste0(),

Источник
Другие вопросы по тегам