Объединение двух таблиц и добавление заголовка для каждой таблицы в R

Как предлагает MrFlick, вы можете сделать это с помощью функции merge() более эффективно, чем с помощью cbind.

Вы можете использовать merge() следующим образом:

xtable <- merge(LogRegTable, CoxRegTable, by.x = "p", by.y = "p", all = TRUE)

В этом случае by.x и by.y ссылаются на столбец, который вы хотите объединить. Если имя столбца одинаково в обеих таблицах (как в этом случае), вы можете просто использовать by = "p", но этот метод (с by.x и by.y) позволяет объединить два разных заголовка столбца.

All = TRUE заставит объединенную таблицу сохранить все строки из обеих таблиц, даже если они обе не имеют общего значения для p. Если вы измените это значение на FALSE, то будут удалены все строки со значением p, которого нет в обеих таблицах.

Если вы хотите переименовать имена столбцов после (хотя ваши имена столбцов должны были быть сохранены удовлетворительно), вы можете использовать colnames() следующим образом:

colnames(xtable) <- c("col1_name", "col2_name", etc)

Вот как бы я это сделал:

#Add column for variable name 
LogRegTable <- cbind(v = rownames(LogRegTable), LogRegTable)
CoxRegTable <- cbind(v = rownames(CoxRegTable), CoxRegTable)

#merge on variable name
bothTable <- merge(LogRegTable, CoxRegTable, by = "v", all = TRUE)

#create an xtable object
forLatex <- xtable(bothTable)

#remove rownames and formatting details which I personally prefer to set up in my actual latex code.
#customize based on ?print.xtable to fit your needs
#and write the table to a text file
cat( print.xtable(forLatex, include.colnames = FALSE, include.rownames = FALSE, only.contents = TRUE), file = "latextable.txt")

Надеюсь, это поможет.

R на самом деле не выполняет "двойной заголовок", о котором вы просите (где имена столбцов могут быть сгруппированы под именем заголовка), но это даст вам что-то управляемое:

Вам нужно будет преобразовать в data.frame, чтобы это сработало, что означает, что ваши имена столбцов, начинающиеся с цифры, получат X перед ними. Вы можете изменить это позже для xtable. Вы должны добавить столбец, который идентифицирует переменную:

> LogRegTable = data.frame(LogRegTable, Variable = rownames(LogRegTable))
> CoxRegTable = data.frame(CoxRegTable, Variable = rownames(CoxRegTable))
> LogRegTable
       p    OR X2.5. X97.5. Variable
v1 0.849 0.936 0.433  2.018       v1
v2 0.249 0.595 0.129  0.995       v2
> CoxRegTable
       p    HR X2.5. X97.5. Variable
v2 0.026 1.916 1.080  3.402       v2
v3 0.023 0.140 0.025  0.766       v3  

Тогда это простая операция слияния:

> merge(LogRegTable, CoxRegTable, by="Variable", all=T, suffixes = c("Log", "Cox"))
  Variable  pLog    OR X2.5.Log X97.5.Log  pCox    HR X2.5.Cox X97.5.Cox
1       v1 0.849 0.936    0.433     2.018    NA    NA       NA        NA
2       v2 0.249 0.595    0.129     0.995 0.026 1.916    1.080     3.402
3       v3    NA    NA       NA        NA 0.023 0.140    0.025     0.766

Если вы в конечном итоге выводите латексную таблицу. Вам не нужно отделять вывод R от латекса. Я рекомендую использовать knitr. Как упоминалось выше, вывод латекса можно настроить с помощью Stargazer или xtable. Тем не менее, с моей точки зрения, texreg более эффективен, чем звездочет, и его легче настроить, чем xtable. Тем не менее, я не могу воспроизвести точно такой же формат, который вам требуется, поскольку кажется, что p-значения не доступны напрямую. Но доверительный интервал помечается звездочкой, если оценка выходит за пределы доверительного интервала.

предыдущая версия

texreg не вычисляет коэффициенты нечетности напрямую, но его легко настроить. После загрузки пакета texreg вы можете получить доступ к функциям извлечения, набрав. (Если вы предпочитаете журнал шансов, вы можете сразу перейти к строке И мы готовы к работе)

extract.glm и extract.coxph в командной строке

и скопировать его в свой скрипт. Тогда нам нужно только изменить

coefficients <- s$coef[, 1] into coefficients <- exp(s$coef[, 1]) для обеих функций.

Также хорошо переименовать функции на случай, если что-то пойдет не так. Я выбрал

extract.coxphOR и extract.glmOR

После запуска функции мы должны указать texreg использовать нашу модифицированную функцию вместо обычных.

 setMethod("extract", signature = className("glm","stats"),definition = extract.glmOR)
 setMethod("extract", signature = className("coxph","survival"),definition = extract.coxphOR)

И мы готовы идти:

texreg(list(LogReg,CoxReg),ci.force = T,single.row=T,ci.force.level=0.025,custom.model.names = c("Logistic Regression", "Cox Regression"))

обновленная версия, предложенная в комментарии, отношение шансов может быть вычислено более простым способом. Хотя предыдущая версия неэффективна, я оставляю ее на случай, если кому-то понадобится изменить функцию извлечения.

texreg(list(LogReg,CoxReg),ci.force = TRUE, single.row = TRUE, ci.force.level = 0.025,    custom.model.names = c("Logistic Regression", "Cox Regression"), override.coef = list(exp(coef(LogReg)), exp(coef(CoxReg))))

Результаты:

\begin{table}
\begin{center}
\begin{tabular}{l c c }
\hline
           & Logistic Regression & Cox Regression \\
\hline
(Intercept)    & $1.77 \; [1.72;\ 1.82]^{*}$ &                             \\
v1             & $0.94 \; [0.92;\ 0.95]^{*}$ &                             \\
v2             & $0.59 \; [0.58;\ 0.61]^{*}$ & $1.92 \; [1.91;\ 1.93]^{*}$ \\
v3             &                             & $0.14 \; [0.11;\ 0.17]^{*}$ \\
\hline
AIC            & 13.63                       & 17.36                       \\
BIC            & 14.54                       &                             \\
Log Likelihood & -3.82                       &                             \\
Deviance       & 7.63                        &                             \\
Num. obs.      & 10                          & 10                          \\
R$^2$          &                             & 0.68                        \\
Max. R$^2$     &                             & 0.92                        \\
Num. events    &                             & 7                           \\
Missings       &                             & 0                           \\
PH test        &                             & 0.90                        \\
\hline
\multicolumn{3}{l}{\scriptsize{$^*$ 0 outside the confidence interval}}
\end{tabular}
\caption{Statistical models}
\label{table:coefficients}
\end{center}
\end{table}