복잡한 개체의 요소를 요약하는 방법은 무엇입니까?

Question

슬롯과 각 가장 깊은 슬롯의 가장 깊은 레벨의 변수 ($) 내의 슬롯 내에 슬롯을 가진 매우 복잡한 S4 개체 (lavaan 모델의 결과)가 있습니다. 이 객체 내의 모든 요소의 object.size (및 length 및 dim과 같은 다른 함수 및 객체 이름)을 추출하여이 객체를 동일한 클래스의 다른 객체와 비교할 수 있도록하려면 어떻게해야합니까?

str(obj)과 의 출력을 저장 한 다음 원하는 정보를 추출하기 위해 출력을 조작했지만 매우 번거로 웠습니다. 이름을 반복하는 것은 똑같이 어렵습니다. 개체를 목록에 "병합"하는 방법이 있습니까? 누구나 반복적으로 각 슬롯을 파 내려고 생각할 수있는 재귀 함수가 있습니까? 여기에 편집

이상적 솔루션은 특정 객체 클래스에 의존하지 말아야와 클래스에서 작동 할 수 있지만, 내가 위에서 언급 한 lavaan 패키지를 사용하여 예입니다 :

library(lavaan) 
model <- ' 
    # measurement model 
    ind60 =~ x1 + x2 + x3 
    dem60 =~ y1 + y2 + y3 + y4 
    dem65 =~ y5 + y6 + y7 + y8 
    # regressions 
    dem60 ~ ind60 
    dem65 ~ ind60 + dem60 
    # residual correlations 
    y1 ~~ y5 
    y2 ~~ y4 + y6 
    y3 ~~ y7 
    y4 ~~ y8 
    y6 ~~ y8 
'   
fit <- sem(model, data=PoliticalDemocracy) 

객체 fit에는 많은 슬롯과 객체가 있습니다. 물론 object.size(fit@Data@X[[1]])과 같은 특정 요소에서 정보를 추출 할 수는 있지만 일반화 된 솔루션을 찾고 있습니다. 문제는 "깊이"에 관계없이 각 요소에 대해 동일한 정보를 추출하고자한다는 것입니다.

감사합니다. purrr 패키지는 여기에 도움이 될 수있는 것처럼

Answer 1

는 것, 특히 기능 flatten, transpose, map/at_depth 같은 - 당신은 쉽게 중첩 목록에서 물건을 추출 할 수 있습니다 입력으로 문자 벡터와 결합. 예를 들어 별도로 필요한 "추출기"기능을 기록한 다음 목록에 모두 저장하고 invoke (또는 purrr)을 객체와 함께 단독 인수로 사용하거나 invoke_map 같은 객체에서 사용할 수 있습니다.

편집 여기
는 하나 또는 여러 lavaan 객체에서 object.size(fit@Data@X[[1]])를 추출하는 데 도움이되는 몇 가지 코드입니다. 당신이 관심을 가지고있는 슬롯이 실제로는 다른 깊이에 있기 때문에 쉽지 않은 일반적인 해결책이 없다고 생각합니다.
아이디어는 일단 당신이 관심있는 정확한 요소를 알고 있다면 - 하나 또는 여러 개의 그러한 객체를 조작하기 위해 몇몇 도우미 함수를 코딩하는 것은 상당히 간단합니다. 위에서 언급 한 기능은이를 달성하기위한 친숙한 지름길을 제공합니다.
내가 더 도움이 될 수 있는지 알려주세요.

library("lavaan") 
    library("tidyverse") 

    model <- ' 
    # measurement model 
    ind60 =~ x1 + x2 + x3 
    dem60 =~ y1 + y2 + y3 + y4 
    dem65 =~ y5 + y6 + y7 + y8 
    # regressions 
    dem60 ~ ind60 
    dem65 ~ ind60 + dem60 
    # residual correlations 
    y1 ~~ y5 
    y2 ~~ y4 + y6 
    y3 ~~ y7 
    y4 ~~ y8 
    y6 ~~ y8 
    '   

    # say you have 3 different models 
    fit1 <- sem(model, data=PoliticalDemocracy) 
    fit2 <- sem(model, data=PoliticalDemocracy) 
    fit3 <- sem(model, data=PoliticalDemocracy) 

    # S4 objects have function slot() function for accessing so 
    object.size(fit@Data@X[[1]]) 
    # becomes 
    slot(slot(fit, "Data"), "X")[[1]] 

    # since fit is an S4 object - you have to wrap it up 
    # in a list to manipulate it easier. 
    # above code becomes : 
    list(fit1) %>% 
    map(~ slot(., "Data")) %>% 
    map(~ slot(., "X")) %>% 
    flatten %>% 
    map(object.size) 

    # wrap up the above code in a helper function ... 
    extr_obj_size <- function(lavaan_fit) { 
    list(lavaan_fit) %>% 
     map(~ slot(., "Data")) %>% 
     map(~ slot(., "X")) %>% 
     map(object.size) 
    } 

    extr_obj_size(fit1) 

    # which you can further wrap up in a function that operates 
    # on a vector of such objects 
    extr_multiple_obj_size <- function(vec_lavaan_fits) { 
    vec_lavaan_fits %>% 
     map(extr_obj_size) %>% 
     flatten 

    } 

    c(fit,fit2,fit3) %>% extr_multiple_obj_size 

Edit2가

난 당신이 관심있는 슬롯의 이름을 알고 주어진, 다음 코드는 일반적으로 될하지만 난 뭔가를 뒤죽박죽 얼마나 도움이 모르는

- 깊이 1과 2에서 확인하고 해당 값을 반환합니다.

fit <- sem(model, data=PoliticalDemocracy) 
slot_of_interest <- "eq.constraints" 

# slot names at depth 1 
depth1 <- names(getSlots("lavaan")) 
# slot names at depth 2 
depth2 <- depth1 %>% map(~ slotNames(slot(fit,.))) 

# helper fun to check if a slot name of interest is inside a slot 
in_slot <- function(x) slot_of_interest %in% x 

# so if its at depth 1 - then just map slot()-function with that name 
if (slot_of_interest %in% depth1) { 
    list(fit1) %>% map(~slot(., slot_of_interest)) 
} else { 
    # otherwise you would need to detect at which index at depth2 does this name appear 
    index1 <- depth2 %>% detect_index(in_slot) 
    # and map first the slot-name at that index - then the corresponding slot of interest 
    list(fit1) %>% map(~ slot(., depth1[index1])) %>% map(~ slot(., slot_of_interest)) 
}