包含在資料摘要中的函式錯誤

我正在嘗試使用modelsummary 創建一個包含因子和數字變數的表。我這樣做的方法是將因子變數轉換為數字，以便每個因子變數只出現 1 行，并且所有變數都出現在同一列中。然后，我將手動計算每個先前因子/現在數字變數的每個級別的單位數??，并將其作為文本分配給我資料集中的每個變數。我正在嘗試按照N_alt以下示例中呼叫的函式執行此操作：

library(modelsummary)
library(kableExtra)

tmp <- mtcars[, c("mpg", "hp")]

tmp$class <- 0
tmp$class[15:32] <- 1
tmp$class <- as.factor(tmp$class)

tmp$region <- 1
tmp$region[15:20] <- 2
tmp$region[21:32] <- 3
tmp$region <- as.factor(tmp$region)

tmp$class <- 0
tmp$region <- 0

N_alt = function(x) {
  if (x %in% c(tmp$class)) {
    paste0('[14 (43.8); 18 (56.3)]') 
  } else if (x %in% c(tmp$region)) {
    paste0('[14 (43.8); 6 (18.8); 12 (37.5)]')  
  } else {
    paste0('[32 (100)]')
  }
}


# create a table with `datasummary`
emptycol = function(x) " "
datasummary(mpg   (`class [0,1]`= class)   (`region [A,B,C]`= region)   hp ~ Heading("N (%)") * N_alt, data = tmp)

這給了我：

我的N_alt功能不能正常作業。class是正確的，但region不是。我沒有收到任何警告訊息。

我也試過：

N_alt = function(x) {
  if (x[1] %in% c(tmp$class)) {
    paste0('[14 (43.8); 18 (56.3)]') 
  } else if (x[1] %in% c(tmp$region)) {
    paste0('[14 (43.8); 6 (18.8); 12 (37.5)]')  
  } else {
    paste0('[32 (100)]')
  }
}

但我獲得了相同的輸出。我用這些向量創建了類似的函式，它們運行良好，但由于某種原因，這個函式不起作用。

Additionally, I also tried:

N_alt <- c('[32 (100)]','[14 (43.8); 18 (56.3)]','[14 (43.8); 6 (18.8); 12 (37.5)]','[32 (100)]')

and

N_alt <- c(rep('[32 (100)]',32),rep('[14 (43.8); 18 (56.3)]',32),rep('[14 (43.8); 6 (18.8); 12 (37.5)]',32),rep('[32 (100)]',32))

but I get:

Error in datasummary(mpg   (`class [0,1]` = class)   (`region [A,B,C]` = region)    : 
  Argument 'N_alt' is not length 32

Does anyone know what I am missing here?

Edit:

It seems to be possible to run functions just as the below Mean_alt so that certain numeric variables do not have decimal places (just converting them to as.integer did not work for me) and previously factor/now numeric variables do not show any results for Mean in the table (two different actions), as per the below:

library(modelsummary)
library(kableExtra)

tmp <- mtcars[, c("mpg", "hp")]

tmp$class <- 0
tmp$class[15:32] <- 1
tmp$class <- as.factor(tmp$class)

tmp$region <- 1
tmp$region[15:20] <- 2
tmp$region[21:32] <- 3
tmp$region <- as.factor(tmp$region)

tmp$class <- 0
tmp$region <- 0

N_alt = function(x) {
  if (x %in% c(tmp$class)) {
    paste0('[14 (43.8); 18 (56.3)]') 
  } else if (x %in% c(tmp$region)) {
    paste0('[14 (43.8); 6 (18.8); 12 (37.5)]')  
  } else {
    paste0('[32 (100)]')
  }
}

Mean_alt = function(x) {
  if (x %in% c(tmp$mpg)) {
    as.character(floor(mean(x)), length=5)
  } else if (x %in% c(tmp$class, tmp$region)) {
    paste0("")
  } else {
    mean(x)
  }
}

# create a table with `datasummary`
emptycol = function(x) " "
datasummary(mpg   (`class [0,1]`= class)   (`region [A,B,C]`= region)   hp ~ Heading("N (%)") * N_alt   Heading("Mean") * Mean_alt, data = tmp)

output:

uj5u.com熱心網友回復：

您正面臨三個限制。

第一個限制是 Base R：

1. 正如R手冊中所解釋的，if/ 中的陳述句else必須評估為單個TRUE或FALSE。在內部，datasummary將N_alt一個接一個地應用于每個變數。每次，N_alt接收一個長度為 32 的新向量。坦率地說，我認為檢查該向量的第一個元素的值沒有多大意義；我不明白這怎么能讓我們到達我們想去的地方。

另外兩個限制與tables包的基本設計有關，它modelsummary::datasummary基于：

2. 因子將始終為每個因子級別生成一行。
3. 我不認為有什么好方法可以說明datasummary一個函式在應用于不同的數字變數時應該表現出不同的行為。這是因為每個函式只能看到原始數字向量，而不是其他元資訊。

我認為最簡單的解決方法是創建兩個表，一個用于您的因子，另一個用于您的數字。然后，這些表可以很容易地組合起來：

library(modelsummary)

N_factor <- function(x) {
  count <- table(x)
  pct <- prop.table(count)
  out <- paste(sprintf("%.0f (%.1f)", count, pct), collapse = "; ")
  sprintf("[%s]", out)
}

N_numeric <- function(x) {
  sprintf("%s (100)", length(x))
}

tab_fac <- datasummary(cyl   gear ~ Heading("N") * N_factor, 
                       output = "data.frame",
                       data = mtcars)

datasummary(mpg   hp ~ Heading("N") * N_numeric, 
            add_rows = tab_fac,
            data = mtcars)

標籤：r function modelsummary tables-package

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