【问题标题】：Get a clean summary of nlme.lme() or lme4.lmer() in RPy获取 RPy 中 nlme.lme() 或 lme4.lmer() 的清晰摘要
【发布时间】：2014-08-04 15:29:51
【问题描述】：

我正在通过 RPy 与 nlme 和 lme4 R 函数交互，我想从我的 python 控制台访问输出摘要。

我运行以下代码：

test1=nlme.lme(r.formula('Pupil~CoI*Time'), random=r.formula('~1|ID'),data=dfr)
test2=nlme.lme(r.formula('Pupil~CoI*measurement'),random=r.formula('~1|ID'),data=dfr)
test1_sum= r.summary(test1)
test2_sum= r.summary(test2)
print test1_sum
print test2_sum

对于 nlme，这个对于 lme4：

test1=lme4.lmer(r.formula('Pupil~CoI*Time+(1|ID)'),data=dfr)
test2=lme4.lmer(r.formula('Pupil~CoI*measurement+(1|ID)'),data=dfr)
test1_sum= r.summary(test1)
test2_sum= r.summary(test2)
print test1_sum
print test2_sum

要获取包含数据和显式导入的代码 sn-p，请参阅此IPython notebook。

在所有情况下，我都会得到大量的打印输出，其中包括一个非常长的部分，如下所示：

Data: structure(list(CoI = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L ......

我想获得更多类似以下内容的摘要：

Random effects:
 Formula: ~1 | ID
        (Intercept)  Residual
StdDev:   0.2201214 0.1199874

Fixed effects: Pupil ~ CoI * measurement 
                         Value  Std.Error   DF   t-value p-value
(Intercept)          1.2068660 0.06369911 5769 18.946357       0
CoIhard             -0.0394413 0.00629117 5769 -6.269306       0
measurement         -0.0002743 0.00003207 5769 -8.554287       0
CoIhard:measurement  0.0005227 0.00004536 5769 11.524511       0
 Correlation: 
                    (Intr) CoIhrd msrmnt
CoIhard             -0.049              
measurement         -0.060  0.612       
CoIhard:measurement  0.043 -0.865 -0.707

Standardized Within-Group Residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max 
-9.86773055 -0.37638950  0.02085029  0.43203795  4.97364143 

Number of Observations: 5784
Number of Groups: 12

（包含在我得到的内容中，但在上述内容之后只有数千个条目）我如何做到这一点？

【问题讨论】：

如果这篇文章有帮助，请告诉我：stackoverflow.com/questions/22693059/…，或者您需要自定义答案。
有点。然而，这是一个不同的功能和一个稍微不同的问题。但我现在明白了，我可以用summary[2] 之类的索引来分割摘要。有什么方法可以直接使用summary.names 中的名称吗？喜欢summary["tTable"]？目前我得到'str' object cannot be interpreted as an index。
使用.rx2()，这里有详细的例子：
我真的非常不清楚 RPy 是如何工作的，但作为 lme4 的维护者之一，我知道它在 R 中是如何工作的。如果你想获取一个 object包含将由（例如）summary.merMod 打印的内容，您可以在 R 中执行 capture.output(summary(fitted_model)) ...
@BenBolker +1。对于这些事情，R 是不是完全违反直觉...

标签： python r rpy2 lme4 nlme

【解决方案1】：

正确的方法是使用.rx2() 方法，有多种不同的使用方法：

In [43]:

print test2_sum.names
Unable to unlink tempfile c:\docume~1\x60t\locals~1\temp\tmpnhw4n4
 [1] "methTitle"    "objClass"     "devcomp"      "isLmer"       "useScale"    

 [6] "logLik"       "family"       "link"         "ngrps"        "coefficients"

[11] "sigma"        "vcov"         "varcor"       "AICtab"       "call"        

[16] "residuals"   

In [44]:

print test2_sum.rx2('vcov') # to access R type print out
Unable to unlink tempfile c:\docume~1\x60t\locals~1\temp\tmpebn3f1
4 x 4 Matrix of class "dpoMatrix"

                      (Intercept)     CoIhard  measurement CoIhard:measurement

(Intercept)         93253.4275120 -80.6588422 -0.503069702         0.503069702

CoIhard               -80.6588422 161.3176844  0.503069702        -1.006139404

measurement            -0.5030697   0.5030697  0.004192248        -0.004192248

CoIhard:measurement     0.5030697  -1.0061394 -0.004192248         0.008384495

In [45]:

print test2_sum.rx2('varcor') # to access R type print out
Unable to unlink tempfile c:\docume~1\x60t\locals~1\temp\tmpcad6ld
 Groups   Name        Std.Dev.

 ID       (Intercept) 1057.39 

 Residual              242.24 

In [46]:

list(test2_sum.rx2('varcor')) # to get the values
Out[46]:
[<Matrix - Python:0x0782CEB8 / R:0x0E97FB28>
[1118073.223847]]
In [47]:

list(test2_sum.rx2('varcor')[0]) # to get the values
Out[47]:
[1118073.2238471208]

你会通过跳过calls和residuals来摆脱大部分东西，试试：

for i, v in enumerate(list(test2_sum.names)):
    if v not in ['call', 'residuals']:
        print '%s========================================================='%i, v
        print test2_sum.rx2(v)

附加编辑：

我认为访问lme4 的tTable 结果（使用rpy2）的最佳方法是将其转换为pandas DataFrame：

In [73]:

print com.convert_robj(test2_sum.rx2('tTable'))
                           Value   Std.Error    DF    t-value       p-value
(Intercept)          2480.515542  305.374210  5769   8.122872  5.521357e-16
CoIhard               -90.840336   12.701090  5769  -7.152169  9.602962e-13
measurement            -0.288709    0.064748  5769  -4.458998  8.390496e-06
CoIhard:measurement     1.049136    0.091567  5769  11.457595  4.546122e-30

[4 rows x 5 columns]

print 输出与R 打印输出不完全匹配，但很容易完成：

In [87]:

print test2_sum.rx2('tTable').__str__().replace('\r\n\r\n', '\n')

                           Value    Std.Error   DF   t-value      p-value
(Intercept)         2480.5155423 305.37420990 5769  8.122872 5.521357e-16
CoIhard              -90.8403359  12.70108989 5769 -7.152169 9.602962e-13
measurement           -0.2887093   0.06474757 5769 -4.458998 8.390496e-06
CoIhard:measurement    1.0491363   0.09156689 5769 11.457595 4.546122e-30

【讨论】：

好的，这太棒了！但是 .rx2() 似乎丢失了 RPy 能够移植的小格式。有没有像print pd.DataFrame(summary.rx2("tTable")) 这样的工作替代品？或者，我可以只使用名称而不是数字索引来调用值（以迭代地创建我自己的 Pandas DataFrame 只使用我需要的值） - 比如summary.rx2("tTable").rx2("p-value")？
对于print 输出，您可以访问和修改__str__ 以使输出尽可能接近R 输出。 summary.rx2("tTable").rx2("p-value") 类型的事情你问它完全可行，如果你将结果转换为 Pandas DataFrame，但它应该被调用：com.convert_robj(test2_sum.rx2('tTable'))['p-value']
太棒了，你几乎涵盖了我想做的每一个方面，谢谢！