Lauf R aov() gemischt Effects-Modell aus Python mit rpy2

Question

Erste, um zu sehen, ob rpy2 arbeitet richtig lief ich ein einfaches Modell (stats.lm):

import pandas as pd 
from rpy2 import robjects as ro 
from rpy2.robjects import pandas2ri 
pandas2ri.activate() 
from rpy2.robjects.packages import importr 
stats = importr('stats') 
R = ro.r 
df = pd.DataFrame(data={'subject':['1','2','3','4','5','1','2','3','4','5'],'group':['1','1','1','2','2','1','1','1','2','2'],'session':['1','1','1','1','1','2','2','2','2','2'],'covar':['1', '2', '0', '2', '1', '1', '2', '0', '2', '1'],'result':[-6.77,6.11,5.67,-7.679,-0.0930,0.948,2.99,6.93,6.30,9.98]}) 

rdf=pandas2ri.py2ri(df) 
result=stats.lm('result ~ group * session + covar',data=rdf) 
print(R.summary(result).rx2('coefficients')) 

Es funktioniert gut:

    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  5.323667 4.458438 1.1940654 0.2984217 
group2   -3.729167 5.227982 -0.7133090 0.5150618 
session2   1.952667 4.458438 0.4379710 0.6840198 
covar1   -5.937500 5.107783 -1.1624418 0.3096835 
covar2   -5.023500 5.107783 -0.9834992 0.3810438 
group2:session2 10.073333 7.049410 1.4289612 0.2262206 

ich auch, wenn mein gemischten Effekte Modell geprüft wurde ordnungsgemäß in R arbeiten:

df <- read.table(header=T, con <- textConnection(' 
covar group result session subject 
1  1 -6.770  1  1 
2  1 6.110  1  2 
0  1 5.670  1  3 
2  2 -7.679  1  4 
1  2 -0.093  1  5 
1  1 0.948  2  1 
2  1 2.990  2  2 
0  1 6.930  2  3 
2  2 6.300  2  4 
1  2 9.980  2  5')) 
close(con) 

mixed <- aov(result ~ group*session + covar + Error(as.factor(subject)/session),data=df) 
summary(mixed) 

wieder schien zu arbeiten:

Error: as.factor(subject) 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
group  1 0.65 0.65 0.012 0.924 
covar  1 16.68 16.68 0.301 0.638 
Residuals 2 110.76 55.38    

Error: as.factor(subject):session 
       Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
session  1 89.46 89.46 8.002 0.0663 . 
group:session 1 60.88 60.88 5.446 0.1018 
Residuals  3 33.54 11.18     
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Frage: Warum funktioniert das Mixed-Effects-Modell hier nicht?

result2=stats.aov('result ~ group*session + covar + Error(as.factor(subject)/session)',data=rdf) 
print(R.summary(result2).rx2('coefficients')) 

Dies ist die Fehlermeldung:

//anaconda/lib/python2.7/site-packages/rpy2/rinterface/__init__.py:185: RRuntimeWarning: Error: $ operator is invalid for atomic vectors 

    warnings.warn(x, RRuntimeWarning) 
--------------------------------------------------------------------------- 
RRuntimeError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-2-aab76c72fbf3> in <module>() 
----> 1 result2=stats.aov('result ~ group*session + covar + Error(as.factor(subject)/session)',data=rdf) 
     2 print(R.summary(result2).rx2('coefficients')) 

//anaconda/lib/python2.7/site-packages/rpy2/robjects/functions.pyc in __call__(self, *args, **kwargs) 
    176     v = kwargs.pop(k) 
    177     kwargs[r_k] = v 
--> 178   return super(SignatureTranslatedFunction, self).__call__(*args, **kwargs) 
    179 
    180 pattern_link = re.compile(r'\\link\{(.+?)\}') 

//anaconda/lib/python2.7/site-packages/rpy2/robjects/functions.pyc in __call__(self, *args, **kwargs) 
    104   for k, v in kwargs.items(): 
    105    new_kwargs[k] = conversion.py2ri(v) 
--> 106   res = super(Function, self).__call__(*new_args, **new_kwargs) 
    107   res = conversion.ri2ro(res) 
    108   return res 

RRuntimeError: Error: $ operator is invalid for atomic vectors 

ich die folgenden Posten als Anleitung verwendet:

rpy2 - Minimal example of rpy2 regression using pandas data frame

gemischte ANOVA in R - https://stats.stackexchange.com/questions/45264/why-does-a-mixed-design-using-rs-aov-need-the-between-subject-factors-specific

Answer 1

[Abstimmung nur, weil Sie eine nette s haben Mall und umluftunabhängigem Beispiel.]

Der R entspricht dem, was man mit rpy2 tun, ist die folgende (und gibt den gleichen Fehler)

> mixed <- aov("result ~ group*session + covar + Error(as.factor(subject)/session)",data=df) 
Error: $ operator is invalid for atomic vectors 

Formel Objekte sind anders als Strings.

> class(y ~ x) 
[1] "formula" 
> class("y ~ x") 
[1] "character" 

rpy2 hat einen Konstruktor R Formeln aus Python Strings zu bauen:

from rpy2.robjects import Formula 
fml = Formula("y ~ x") 

Pass um dieses zu aov() anstelle der Zeichenfolge.