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我有一个需要重复执行的任务,因此我尝试为其编写一个函数。我的函数几乎完成了,除了一个缺陷:我无法将公式作为参数传递,除非它是字符串的形式。
library(lme4)
library(lazyeval)
get_pvals_qrhs <- function(df, cols, qrhs) {
cols <- substitute(cols)
col_pos <- setNames(as.list(seq_along(df)), names(df))
pos <- eval(cols, col_pos)
formulas <- lapply(pos, function(x) formula(paste(colnames(df[x]), "~", qrhs)))
models <- lapply(formulas, lmer, data=df, REML=FALSE)
tvals <- lapply(models, function(x) data.frame(coef(summary(x)))[c(2), ]$t.value)
pvals <- lapply(tvals, function(x) { 2 * (1 - pnorm(abs(x))) })
return(unlist(pvals))
}
works <- get_pvals_qrhs(iris, Sepal.Length:Sepal.Width, "Species + (1 + Petal.Length | Petal.Width)")
works
get_pvals_rhs <- function(df, cols, rhs) {
cols <- substitute(cols)
col_pos <- setNames(as.list(seq_along(df)), names(df))
pos <- eval(cols, col_pos)
formulas <- lapply(pos, function(x) formula(paste(colnames(df[x]), "~", quote(rhs))))
models <- lapply(formulas, function(x) lmer, data=df, REML=FALSE)
tvals <- lapply(models, function(x) data.frame(coef(summary(x)))[c(2), ]$t.value)
pvals <- lapply(tvals, function(x) { 2 * (1 - pnorm(abs(x))) })
return(unlist(pvals))
}
fails <- get_pvals_rhs(iris, Sepal.Length:Sepal.Width, Species + (1 + Petal.Length | Petal.Width))
fails
无论我对rhs
做什么formulas <- ...
中的术语在第二个函数中的行中,我无法获得从第一个函数中获得的结果。我做错了什么?
最佳答案
您需要替换以获取表达式,然后您可以对其进行解析以将其转换为字符串
get_pvals_rhs <- function(df, cols, rhs) {
cols <- substitute(cols)
rhs <- deparse(substitute(rhs))
col_pos <- setNames(as.list(seq_along(df)), names(df))
pos <- eval(cols, col_pos)
formulas <- lapply(pos, function(x) formula(paste(colnames(df[x]), "~", rhs)))
models <- lapply(formulas, lmer, data=df, REML=FALSE)
tvals <- lapply(models, function(x) data.frame(coef(summary(x)))[c(2), ]$t.value)
pvals <- lapply(tvals, function(x) { 2 * (1 - pnorm(abs(x))) })
return(unlist(pvals))
}
并进行了测试
get_pvals_rhs(iris, Sepal.Length:Sepal.Width, Species + (1 + Petal.Length | Petal.Width))
但实际上,在使用公式部分时,通常最好总是在它们前面加上 ~
前缀,这样您就不必 substitute()
并且可以使用函数像 update()
一样可以更轻松地更改公式。更像是
get_pvals_rhs <- function(df, cols, rhs) {
cols <- substitute(cols)
col_pos <- setNames(as.list(seq_along(df)), names(df))
pos <- eval(cols, col_pos)
formulas <- lapply(colnames(df[pos]), function(x) update(rhs, reformulate(".", x)))
models <- lapply(formulas, lmer, data=df, REML=FALSE)
tvals <- lapply(models, function(x) data.frame(coef(summary(x)))[c(2), ]$t.value)
pvals <- lapply(tvals, function(x) { 2 * (1 - pnorm(abs(x))) })
return(unlist(pvals))
}
get_pvals_rhs(iris, Sepal.Length:Sepal.Width, ~ Species + (1 + Petal.Length | Petal.Width))
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