输出仅显示列表中的元素数

Output only show number of element in a list

我有时间、状态和性别的向量,想做一个生存分析:

time <- c(306,455,1010,210,883,1022,310,361,218,166)
status <- c(0,1,0,1,0,0,1,0,1,1)
gender <- c("Male","Male","Female","Female","Male","Female","Female","Female","Female","Female")

A <- survfit(Surv(time, status)~gender)

然后我拆分table:

library(broom)
library(dplyr)
B<-tidy(A, censored = TRUE) %>% 
  split(.$strata)

在那table我想要特定的列所以我做了一个循环:

Time<-list()
Estimate<-list()
StdError<-list()

for (i in 1:length(B)){

  Time[i] <- B[[i]][1]
  Estimate[i] <- B[[i]][5]
  StdError[i] <- B[[i]][6]
}

当我尝试使用 cbind 提取和合并列时,我得到了这个结果:

result <- cbind(Time, Estimate, StdError)
>result
      Time      Estimate  StdError 
 [1,] Numeric,7 Numeric,7 Numeric,7
 [2,] Numeric,3 Numeric,3 Numeric,3

有人可以向我解释为什么会发生这种情况并帮助我修复我的代码以便输出如下所示:

>result
      Time      Estimate  StdError 
 [1,] 166      0.8571429 0.1543033
      166      0.8571429 0.1543033
      210      0.7142857 0.2390457
      218      0.5714286 0.3273268
      310      0.4285714 0.4364358
      361      0.4285714 0.4364358
      1010     0.4285714 0.4364358
      1022     0.4285714 0.4364358  

 [2,] Time     Estimate   StdError 
      306      1.0       0.0000000
      455      0.5       0.7071068
      883      0.5       0.7071068

我们可以使用lapply

lapply(B,  function(x) x[c('time', 'estimate', 'std.error')])

或不带匿名函数

lapply(B, `[`, c('time', 'estimate', 'std.error'))
#$`gender=Female`
#  time  estimate std.error
#1  166 0.8571429 0.1543033
#2  210 0.7142857 0.2390457
#3  218 0.5714286 0.3273268
#4  310 0.4285714 0.4364358
#5  361 0.4285714 0.4364358
#6 1010 0.4285714 0.4364358
#7 1022 0.4285714 0.4364358

#$`gender=Male`
#   time estimate std.error
#8   306      1.0 0.0000000
#9   455      0.5 0.7071068
#10  883      0.5 0.7071068

'Time'、'Estimate' 和 'StdError' 对象是 list,我们可以 cbind 通过遍历 list 的元素Map

Map(cbind, Time = Time, Estimate = Estimate, StdError = StdError)

如果我们想使用 for 循环,另一种选择是不创建单独的向量,而是直接对数据集进行子集化

out <- vector("list", length(B))
for(i in seq_along(B)) out[[i]] <- B[[i]][c(1, 5, 6)]