Question

由于目前还没有开源数据，因此很难想出一个可重复的示例，而且我不确定我是否可以共享我拥有的数据。我会尽力解释它，如果这不起作用，我可能需要一些时间来模拟一些数据。希望它是一个简单的解决方案，但是......

背景

我正在忙着为我工作的领域（https://github.com/mathesong/kinfitr）创建一个用于动力学建模的R包。我尽我所能努力使所有东西都适合整理工具。但是，有一个特定的用例，我无法弄清楚如何做到这一点，因为它涉及从几种不同格式中提取相当不同结构的数据，并在模型中将它们拉在一起。

在页面的README中，我提供了参考区域模型的解决方案，其中所有输入的长度相同，我可以使用以下工作流程：

data %>% 
  gather() %>%
  group_by() %>%
  do()

问题

但是，对于动脉模型，输入参数如下：

脑动力学数据：时间，数值，权重 - 相同长度的每个向量，在本例中为38
血液动力学数据：血液输入 - 4096行×4列的数据框。为方便起见，所有模型都将其作为数据框读取，并且已经插入了所有信息。

每个模型都需要输入所有三个向量，以及血液输入数据框。

我目前将所有数据存储在列表中，每个测量都有一个元素。列表的每个元素包含1.数据框，其中包含大脑动力学数据（大脑的每个区域，比如3个区域），以及时间和权重，以及2.包含血液输入数据的数据框。因此，我创建了我的最终数据框

datdf <- map(dat, 'braindf') %>%  # Extract the brain data
  bind_rows(.id = "id") %>%   # Add an id column
  select(PET = id, Times = Times, Weights=weights, R1 = Region1, R2 = Region2, R3 = Region3) %>%  # Rename and select columns
  group_by(PET) %>%    # Group by each measurement
  nest() %>%    # Nest everything
  rename(braindata=data) %>%     # Rename
  mutate(Subjname = stringr::str_extract(....)), # Add subject acronym
         PETNo = as.numeric(stringr::str_extract(....)), # Add measurement number
         input=map(dat, 'bloodinput'))  # Add blood input data frame as a nested column

这让我得到以下

# A tibble: 6 × 5
     PET         braindata Subjname PETNo               bloodinput
   <chr>            <list>    <chr> <dbl>                   <list>
1 s1_1 <tibble [38 × 6]>     s1       1 <data.frame [4,096 × 4]>
2 s1_2 <tibble [38 × 6]>     s1       2 <data.frame [4,096 × 4]>
3 s2_1 <tibble [38 × 6]>     s2       1 <data.frame [4,096 × 4]>
4 s2_2 <tibble [38 × 6]>     s2       2 <data.frame [4,096 × 4]>
5 s1_1 <tibble [38 × 6]>     s3       1 <data.frame [4,096 × 4]>
6 s2_2 <tibble [38 × 6]>     s3       2 <data.frame [4,096 × 4]>

每个大脑数据包含以下内容：

head(datdf[1,]$braindata[[1]])

# A tibble: 6 × 6                   
    Times   Weights R1      R2      R3
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1   0   0   0.00E+00    0.00E+00    0.00E+00
2   22  0.3 1.12E-03    4.14E-03    4.78E-04
3   32  0.5 5.61E-01    4.08E-01    7.38E-01
4   42  0.7 4.53E+01    4.50E+01    5.61E+01
5   52  0.7 8.12E+01    8.07E+01    1.02E+02
6   62  0.9 1.03E+02    1.04E+02    1.31E+02

从这一点来说，我无法弄清楚如何为每一行拟合模型。

这就是我的尝试：

R1_outcomes <- datdf %>%
  group_by(PET) %>%  # or rowwise()
  mutate(onetcmout = onetcm(t_tac=.$braindata[[1]]$Times/60,
                             tac=.$braindata[[1]]$R1,
                             input=.$bloodinput,
                             weights=.$braindata[[1]]$Weights))

R1_outcomes <- datdf %>%
rowwise() %>%
do(onetcmout = onetcm(t_tac=.$braindata[[1]]$Times/60,
                           tac=.$braindata[[1]]$R1,
                           input=.$bloodinput,
                           weights=.$braindata[[1]]$Weights))

我确定通过地图功能可以做到这一点，但我无法弄清楚如何做到这一点。

我真的很感激有关如何做到这一点的任何建议。提前感谢任何人！

R + dplyr nest + purr - 在数据帧行中的嵌套之间评估模型

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