modelsummary/kableExtra 使用同名模型进行回归 table

Question

我使用 modelsummary() 和 kableExtra() 在 Rmd 文件中生成回归 table（最终输出格式：LaTex 和 HTML）。

I 运行几个变量组合和模型规范的回归。通过 kable::add_header_above().

变量组合将回归分组在 table 中

对于不同的变量组合，我运行相同的模型（例如OLS & Poisson，或其他）。因此，为了提高可读性，我想简单地命名模型，例如

names(models) <- c("OLS", "Poisson", "OLS", "Poisson", ...)

而不是

names(models) <- c("OLS 1", "Poisson 1", "OLS 2", "Poisson 2", ...)

但是，modelsummary() 以某种方式不允许回归命名相同，导致以下错误：

Error: Can't bind data because some arguments have the same name
Backtrace:
  1. modelsummary::msummary(...)
  2. modelsummary::extract(...)
 10. dplyr::mutate(., group = "gof")
 12. dplyr:::mutate_cols(.data, ...)
 13. DataMask$new(.data, caller_env())
 14. .subset2(public_bind_env, "initialize")(...)
 17. rlang::env_bind_lazy(...)
 18. rlang:::env_bind_impl(.env, exprs, "env_bind_lazy()", TRUE, binder)

和

 Error in htmlTable_add_header_above(kable_input, header, bold, italic,  : 
 The new header row you provided has a different total number of columns with the original `kabel()` output.

MWE:

library(modelsummary)
library(kableExtra)

url <- 'https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/HistData/Guerry.csv'
dat <- read.csv(url)

models <- list()
models[['OLS']] <- lm(Crime_prop ~ Literacy, data = dat)
models[['Poisson']] <- glm(Crime_prop ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = dat)
models[['OLS']] <- lm(Crime_pers ~ Literacy, data = dat)
models[['Poisson']] <- glm(Crime_pers ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = dat)

# build table with `modelsummary` 
cm <- c( '(Intercept)' = 'Constant', 'Literacy' = 'Literacy (%)', 'Clergy' = 'Priests/capita')
cap <- 'A modelsummary table customized with kableExtra'

tab <- msummary(models, output = 'kableExtra',
                coef_map = cm, stars = TRUE,
                title = cap, gof_omit = 'IC|Log|Adj')

# customize table with `kableExtra`
tab %>%
  
  # column labels
  add_header_above(c(" " = 1, "Crimes (property)" = 2, "Crimes (person)" = 2))

插件：

一种解决方法是在模型名称中添加 space " "，然后再使用 modelsummary:

构建 table

names(models) <- c("OLS", "Poisson", "OLS ", "Poisson ", ...)

对于少数模型规格和变量组合，手动这很容易实现。但是，首选可以动态适应给定设置的解决方案，即也适用于以下情况：

names(models) <- c("OLS", "Poisson", "GLM", "Poisson", ...)

而不是

names(models) <- c("OLS 1", "Poisson 1", "GLM 2", "Poisson 2", ...)

更新：

使用@Vincent 提供的更新包版本，对于存储在嵌套列表中的模型，例如如果它们在循环中或通过 lapply(..., FUN).

添加到子列表

models <- NA
models <- list()
models[["a"]][["OLS"]] <- lm(Crime_prop ~ Literacy, data = dat)
models[["a"]][["Poisson"]] <- glm(Crime_prop ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = dat)
models[["b"]][["OLS"]] <- lm(Crime_pers ~ Literacy, data = dat)
models[["b"]][["Poisson"]] <- glm(Crime_pers ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = day)
# ...

models_unlisted <- unlist(models, recursive=FALSE)
names(models_unlisted) <- c('ols', 'poisson', 'ols', 'poisson')

cm <- c( '(Intercept)' = 'Constant', 'Literacy' = 'Literacy (%)', 'Clergy' = 'Priests/capita')

msummary(models_unlisted, output = 'kableExtra', statistic_vertical = FALSE,
         coef_map = cm, stars = TRUE, gof_omit = 'IC|Log|Adj') %>%
  add_header_above(c(" " = 1, "Crimes (property)" = 2, "Crimes (person)" = 2))

Answer 1

目前，您的 MWE 中的第 3 个和第 4 个模型覆盖了前两个，因此 models 列表中只有两个元素，这会给您带来 different total number of columns 错误。

如果只是为了提高可读性，您可以在第 3 和第 4 个模型的名称后添加 space，其余部分应该可以很好地显示。

models[['OLS ']] <- lm(Crime_pers ~ Literacy, data = dat)
models[['Poisson ']] <- glm(Crime_pers ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = dat)

Answer 2

感谢提问。另一位发帖人是对的：您在 MWE 下的解决方案将永远行不通，因为它涉及 R 语言的基本功能。分配给列表中的相同名称会覆盖以前的值。参见：

a <- list()
a['blah'] <- 1
a['blah'] <- 2
a

我知道的最简单的技巧是已经提出的那个：在名称后添加 space。这有一个主要缺点：它使按名称使用 select 列以使用 gt 或 kableExtra 自定义它们变得更加困难。但除此之外，它是无害的，因为所有 table 制作的软件包在显示 table.

之前都会去掉白色的 space

阅读您的问题后，我在 modelsummary 中添加了一行代码以自动“填充”模型名称。如果你从 Github 安装（我很快就会发布到 CRAN），你应该可以运行这个：

library(remotes)
install_github('vincentarelbundock/modelsummary')

library(modelsummary)
library(kableExtra)

url <- 'https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/HistData/Guerry.csv'
dat <- read.csv(url)

models <- list()
models[[1]] <- lm(Crime_prop ~ Literacy, data = dat)
models[[2]] <- glm(Crime_prop ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = dat)
models[[3]] <- lm(Crime_pers ~ Literacy, data = dat)
models[[4]] <- glm(Crime_pers ~ Literacy + Clergy, family = poisson, data = dat)
names(models) <- c('ols', 'poisson', 'ols', 'poisson')

cm <- c( '(Intercept)' = 'Constant', 'Literacy' = 'Literacy (%)', 'Clergy' = 'Priests/capita')
cap <- 'A modelsummary table customized with kableExtra'

msummary(models, output = 'kableExtra',
         coef_map = cm, stars = TRUE,
         title = cap, gof_omit = 'IC|Log|Adj') %>%
       add_header_above(c(" " = 1, "Crimes (property)" = 2, "Crimes (person)" = 2))

PS：如果您有功能请求，请在 Github 上提出问题：https://github.com/vincentarelbundock/modelsummary/issues

modelsummary/kableExtra 使用同名模型进行回归 table

modelsummary/kableExtra regression table with models of the same name

r

kableextra

modelsummary

MWE:

插件：

更新：