有沒有更好的替代字符串操作來編程建立公式？

Question

其他人的功能似乎採取公式對象，然後對他們內心深處的黑暗魔法，我很嫉妒。

我在寫一個適合多個模型的函數。這些模型的部分公式保持不變，並且從一個模型到另一個模型的部分變化。笨拙的方法是讓用戶輸入公式部分作爲字符串，對它們進行一些字符操作，然後使用as.formula。

但是在我走這條路線之前，我只想確保我不會忽略一些更乾淨的方法，它可以讓函數接受標準R格式的公式（例如，從其他公式中提取）對象）。

我想是這樣......

> LHS <- y~1; RHS <- ~a+b; c(LHS,RHS); 
y ~ a + b 
> RHS2 <- ~c; 
> c(LHS, RHS, RHS2); 
y ~ a + b + c 

或...

​​

...但遺憾的是沒有語法的作品。有人知道是否有這樣的事情嗎？謝謝。

Answer 1

reformulate會做你想做的。

reformulate(termlabels = c('x','z'), response = 'y') 
## y ~ x + z 

或沒有攔截

reformulate(termlabels = c('x','z'), response = 'y', intercept = FALSE) 
## y ~ x + z - 1 

請注意，你不能構建公式多reponses如x+y ~z+b

reformulate(termlabels = c('x','y'), response = c('z','b')) 
z ~ x + y 

從現有formula（給你的例子）中提取的條款

attr(terms(RHS), 'term.labels') 
## [1] "a" "b" 

爲了得到答案略有不同，一個簡單的方法（對於單個變量響應）。

as.character(LHS)[2] 
## [1] 'y' 


combine_formula <- function(LHS, RHS){ 
    .terms <- lapply(RHS, terms) 
    new_terms <- unique(unlist(lapply(.terms, attr, which = 'term.labels'))) 
    response <- as.character(LHS)[2] 

    reformulate(new_terms, response) 


} 


combine_formula(LHS, list(RHS, RHS2)) 

## y ~ a + b + c 
## <environment: 0x577fb908> 

我認爲這將是更明智的指定響應爲特徵向量，像

combine_formula2 <- function(response, RHS, intercept = TRUE){ 
    .terms <- lapply(RHS, terms) 
    new_terms <- unique(unlist(lapply(.terms, attr, which = 'term.labels'))) 
    response <- as.character(LHS)[2] 

    reformulate(new_terms, response, intercept) 


} 
combine_formula2('y', list(RHS, RHS2)) 

你也可以定義一個+運營商公式工作（更新設置的新方法公式對象）

`+.formula` <- function(e1,e2){ 
    .terms <- lapply(c(e1,e2), terms) 
    reformulate(unique(unlist(lapply(.terms, attr, which = 'term.labels')))) 
} 

RHS + RHS2 
## ~a + b + c 

您還可以使用update.formula使用.明智

update(~a+b, y ~ .) 
## y~a+b