从lme4中的VarCorr对象中提取名称并将其粘贴为列名称

编程问答 2022-06-11

问题描述

下面我想知道是否可能有一种方法可以从foo和Name中提取列Groups和vc1并将它们分别粘贴为对象的列名vc2，AA。

例如，对于BB（如下），我的MODEL 1的预期输出将是：

AA

这在R中是否可以实现（可能是作为函数）？

                    plate_(Intercept) #: Name & Groups column from `vc1`
Standard deviation     1.54
Proportion of Variance 1.00
Cumulative Proportion  1.00

                   sample_(Intercept) #: Name & Groups column from `vc1`
Standard deviation     3.513
Proportion of Variance 1.000
Cumulative Proportion  1.000

解决方法

我们可以编写一个函数：

let venv = 'da38'
let mypath = 'C:\Users\Admin\miniconda3\envs\' . venv . ';'
    \      . 'C:\Users\Admin\miniconda3\envs\' . venv . '\Scripts;'
    \      . 'C:\Users\Admin\miniconda3\envs\' . venv . '\Library\bin;'
let $PATH = mypath . $PATH
,

summary中的rePCA产生一个列表。您可以遍历该列表的名称，从vc1 / vc2中绘制（唯一的）相关标签，然后将这些标签分配为colnames。

请注意，rePCA每个元素内的数据帧都是通过$importance属性访问的。

这可以包装为一个函数：

set_importance_colnames <- function(vc,pca_data) {
  for (name in names(pca_data)) {
    vc_df <- as.data.frame(vc)
    target <- vc_df[vc_df$grp == name,]
    new_label <- unique(paste(target$grp,target$var1,sep = "_"))
    colnames(pca_data[[name]]$importance) <- new_label
  }
  return(pca_data)
}

AA的输出：

set_importance_colnames(vc1,AA)

$plate
Importance of components:
                       plate_(Intercept)
Standard deviation                  1.54
Proportion of Variance              1.00
Cumulative Proportion               1.00

$sample
Importance of components:
                       sample_(Intercept)
Standard deviation                  3.513
Proportion of Variance              1.000
Cumulative Proportion               1.000

BB的输出：

set_importance_colnames(vc2,BB)
$Subject
Importance of components:
                       Subject_(Intercept) Subject_Days
Standard deviation                  0.9669      0.23088
Proportion of Variance              0.9460      0.05395
Cumulative Proportion               0.9460      1.00000
charactercharactercharacterfunctionfunctionfunctionlme4rrstringstring