選擇因素負荷量高於閾值中的R

我使用下面的命令從迷幻包進行因子分析在R.選擇因素負荷量高於閾值中的R

fa <- fa(convAll[-1], nfactors=5, rotate = "promax", fm="pa")

其產生可以被保存在一個CSV文件因素負荷量。下面提供了這樣一個文件的例子。

PA5 PA3 PA1 PA2 PA4 
adv 0.083567828 0.26568194 0.051709392 0.145763195 -0.118456783 
adv_down 0.073272749 0.031264884 -0.082601123 0.196925251 0.012515693 
adv_place 0.028650579 0.195255276 -0.028781995 0.011087121 -0.075995905 
adv_time 0.140393013 0.256528641 -0.079074986 -0.049583628 0.077695781 
amplifr -0.005328985 0.043233732 0.176904981 -0.026720026 -0.090867507 
att_vb_other 0.09240641 -0.035350749 0.223306084 0.017628218 -0.014419588 
comm_vb_other 0.063530526 -0.013204134 0.105246297 -0.028007553 0.558798415 
conj_advl 0.048185731 0.11380117 0.014882315 0.329070824 -0.049132805 
contract 0.379176251 0.103187601 0.173065276 -0.213728905 -0.074295022 
coord_conj_cls 0.099132548 0.235969867 0.086063555 0.191272967 -0.047419106 
coord_conj_phrs -0.094208803 -0.039195575 0.042876041 0.085711817 -0.072005987 
disc_particle 0.23693194 0.063337377 0.020130766 -0.195263816 0.064033528 
do_pro 0.328570052 -0.043968998 0.093690313 -0.074335324 -0.078537628 
emphatic 0.115773696 0.183956168 0.198039834 -0.068159604 -0.127846385 
fact_vb_other 0.059866245 -0.037114568 0.298395774 -0.079350697 0.053288398 
hedge 0.014631137 0.114725108 0.060555295 -0.009892361 0.000415616 
infinitive -0.007423406 0.017473329 0.1534992 0.133033783 0.050682644 
jj_attr -0.355339091 -0.379083698 -0.063350973 0.023637592 -0.220351424 
jj_pred 0.174898501 0.002472112 0.075689444 0.102759711 -0.056187374 
likely_vb_other 0.01709907 0.038883434 0.263396208 0.143448431 -0.041417434 
mod_necess 0.233491105 -0.036824461 0.027589775 0.090104444 0.065779138 
mod_poss 0.392744267 -0.053985013 -0.022362104 0.024825812 0.036541161 
mod_pred 0.43496355 -0.030372919 -0.129436799 0.05482249 0.024503805 
nn_abstact 0.050477208 -0.284252513 0.019715273 0.147725317 -0.038579005

我想只提取那些因數負載超過.295加或減的變量。爲此，我編寫了以下函數，它將因素加載對象作爲輸入，並在刪除低於閾值後將每個因子寫入CSV文件。

write.factors <- function(loadings, cutoff_p = 0.295, cutoff_n = -0.295, file_name = "factors.csv"){ 
    f <- data.frame(unclass(loadings)) 
    for(c in 1:ncol(f)){ 
    variables <- rownames(f) 
    ff <- data.frame(variables, f[,c]) 
    colnames(ff)[2] <- colnames(f)[c] 
    nd <- subset(data.frame(ff, ff[,2] > cutoff_p | ff[,2] < cutoff_n)) 
    write.csv(file = file_name, nd, append = TRUE) 
    write.csv(file = file_name, "\r\n", append = TRUE) 
    } 
} 
write.factors(fa$loadings)

正如你所看到的邏輯似乎很簡單，但我無法得到輸出，因爲警告的關於append被忽略。我在函數中創建的對象似乎是列表對象，但正如您所看到的，我正在嘗試創建數據框，以便稍後可以移除閾值以下的行並將它們逐個保存爲CSV。您的有用的意見將不勝感激。

來源

2017-09-18 Muhammad Shakir Aziz

要從您的數據框'df'中提取行，其值高於例如0.5，你可以做'df [matrixStats :: rowAnys（abs（df）> 0.5），]'或'df [apply（abs（df）> 0.5,1，any），]'（假設變量名是行名稱。） – lukeA

在諮詢了各種在線資源後，我對功能進行了以下更改。所以現在它逐漸寫入循環的輸出。

write.factors <- function(loadings, cutoff_p = 0.295, cutoff_n = -0.295, file_name = "factors.csv"){ 
    f <- data.frame(unclass(loadings)) 
    sink(file_name) 
    for(c in 1:ncol(f)){ 
    variables <- rownames(f) 
    ff <- data.frame(variables, f[,c]) 
    colnames(ff)[2] <- colnames(f)[c] 
    nd <- subset(ff, ff[,2] > cutoff_p | ff[,2] < cutoff_n) 
    nd <- droplevels(nd) 
    write.csv(nd) 
    cat('____________________________') 
    cat('\n') 
    } 
    sink() 
} 
write.factors(fa$loadings)

來源

2017-09-18 14:17:52

選擇因素負荷量高於閾值中的R

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