在数据框中取消嵌套数据框

Question

我一直在尝试通过 Hmisc R 包计算二项式分布的置信区间。具体来说，我使用了 binconf 函数，它完美地完成了它的工作。

library(plyr)
library(Hmisc)

Student <- c("A", "B", "C")
TP <- c(13, 36, 43)
obs.pos <- c(16, 37, 48)

df <- data.frame(Student, TP, obs.pos)

df1 <- df %>% 
  plyr::mutate(Sen = binconf(TP, obs.pos, alpha = 0.05, method = "wilson", return.df = TRUE))

df1 %>% View()

#  Student TP obs.pos Sen.PointEst Sen.Lower Sen.Upper
#1       A 13      16    0.8125000 0.5699112 0.9340840
#2       B 36      37    0.9729730 0.8617593 0.9986137
#3       C 43      48    0.8958333 0.7783258 0.9546783

不幸的是，我觉得该函数在我的原始数据框中创建了一个数据框，这不允许我再在我的输出上应用基本函数。例如，我不能 select 列（通过使用 dplyr）或舍入数字，因为 R 无法找到创建的列（例如 Sen.PointEst、Sen.Lower、Sen.Upper） .下面是我的输出结构。

df1 %>% str()

#'data.frame':  3 obs. of  4 variables:
# $ Student: Factor w/ 3 levels "A","B","C": 1 2 3
# $ TP     : num  13 36 43
# $ obs.pos: num  16 37 48
# $ Sen    :'data.frame':   3 obs. of  3 variables:
#  ..$ PointEst: num  0.812 0.973 0.896
#  ..$ Lower   : num  0.57 0.862 0.778
#  ..$ Upper   : num  0.934 0.999 0.955

我希望所有列都在我的输出的第一级，以便我可以轻松地将所有正常函数应用到我的输出。

感谢您的帮助！

Answer 1

我们在 data.frame 中有一列 data.frame。使 data.frame 变平的一种选择是在 do.call

内调用 data.frame

dfN <- do.call(data.frame, df1)

或者另一种选择是在 do

中调用 binconf

df %>% 
  do(data.frame(., Sen = binconf(.$TP, .$obs.pos, alpha = 0.05, method = "wilson")))

Answer 2

另一个使用 tidyverse 包的选项，它将处理缺失值。这目前添加了几个额外的列，这可能是一个错误??

library(tidyverse)

Student <- c("A", "B", "C", "D", "E")
TP <- c(13, 36, 43, NA, 0)
obs.pos <- c(16, 37, 48, NA, 0)



df <- data.frame(Student, TP, obs.pos)


df %>% 
  nest(TP, obs.pos) %>% 
  mutate(out = map_if(
    data, .p = ~ !is.na(.$TP) & !is.na(.$obs.pos),
    .f = ~ Hmisc::binconf(.$TP, .$obs.pos, return.df = TRUE))) %>% 
  unnest(data, out) 


 Student TP obs.pos  PointEst     Lower     Upper TP1 obs.pos1
1       A 13      16 0.8125000 0.5699112 0.9340840  NA       NA
2       B 36      37 0.9729730 0.8617593 0.9986137  NA       NA
3       C 43      48 0.8958333 0.7783258 0.9546783  NA       NA
4       D NA      NA        NA        NA        NA  NA       NA
5       E  0       0       NaN       NaN       NaN  NA       NA

在数据框中取消嵌套数据框

Unnesting a dataframe within a dataframe

r

dplyr

plyr

confidence-interval

hmisc