WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Написание функции R

Я пытаюсь написать функцию, которая вычисляет pairwise_t_test для заданной ковариаты в моем фрейме данных.

pairs <- function(df, covariate, group){
    pwc <- pairwise_t_test(data = df, formula = covariate ~ group, paired = FALSE )
    print(pwc)
}


pairs(df = df_test_TS, covariate = "is_donor", group = "w.contextual")

А еще я пробовал:

pairs(df = df_test_TS, covariate = is_donor, group = w.contextual)

Но они возвращаются:

Ошибка: не удается извлечь несуществующие столбцы. ✖ Столбец group не существует.

Or:

Ошибка: не удается извлечь несуществующие столбцы. ✖ Столбец covariate не существует.

Переменные в фактически являются именами столбцов во фрейме данных, поэтому я не понимаю ошибки.

r function
23.11.2020

Ответы:


1

ошибка возникает из-за того, что df не имеет столбца group или covariate:

as.character(covariate ~ group)
[1] "~"         "covariate" "group"

таким образом, формула будет подталкивать pairwise_t_test для поиска ковариаты и группировки в data.frame

pairs <- function(df, covariate, group){
    covariate <- substitute(covariate)
    group <- substitute(group)
    pairwise_t_test(data = df, formula = as.formula(paste0(covariate, "~", group)), paired = FALSE )
}

pairs(df,  len , supp)
# A tibble: 1 x 9
  .y.   group1 group2    n1    n2      p p.signif  p.adj p.adj.signif
* <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>  <dbl> <chr>     <dbl> <chr>       
1 len   OJ     VC        30    30 0.0604 ns       0.0604 ns          

pairs(df,  "len" , "supp")
# A tibble: 1 x 9
  .y.   group1 group2    n1    n2      p p.signif  p.adj p.adj.signif
* <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>  <dbl> <chr>     <dbl> <chr>       
1 len   OJ     VC        30    30 0.0604 ns       0.0604 ns

данные

data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
23.11.2020

2

Попробуйте использовать функцию as.formula следующим образом:

pairs <- function(df, covariate, group){
    pwc <- pairwise_t_test(data = df,
                           formula = as.formula(paste0(covariate,"~",group)),
                           paired = FALSE )
    print(pwc)
}
pairs(df = df_test_TS, covariate = "is_donor", group = "w.contextual")
23.11.2020
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Для любых предложений по сайту: [email protected]