Baptiste Nusaibah validation #11
Conversation
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Très bon début c'est super !
Il faut qu'on discute de l'output.
A terme, il faut que ça ait la structure d'un test de package, donc avec la syntaxe de testthat que je vous avais présentée.
https://github.com/Oncostat/grstat/blob/main/tests/testthat/test-ae-tables.R
Cette syntaxe n'a pas de nuance, soit le test passe, soit il échoue.
Proposition :
- utiliser
expect_xxx()pour tester les différences de N et pct (diff majeure) - utiliser
message()pour signaler les différences de style (diff mineure), genre les informations manquantes dans une tables mais pas dans l'autre
Par contre c'est difficile de lire le code sans voir l'application vu que les data sont private.
Ce serait compliqué de faire ce qu'il y a dans #9 pour pouvoir tout faire sur GitHub ?
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ce seront des fonctions de testing, elles ne doivent pas aller dans R/
Utilise usethis::use_test_helper()
Tu peux aussi aller voir la doc de testthat: https://cran.r-project.org/web/packages/testthat/vignettes/special-files.html
|
|
||
| if (ncol(tabR)!=ncol(tabSAS)){stop("Different number of arm")} | ||
| if (all(dim(tabR)==dim(tabSAS))){ | ||
| print("Check: same dimension of tables") |
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programmation défensive: on ne print pas si tout va bien, on warn s'il y a un problème
| if (all(dim(tabR)==dim(tabSAS))){ | ||
| print("Check: same dimension of tables") | ||
| df=tabR%>%arrange(grade)%>%full_join(tabSAS,by="grade",suffix = c(".r",".sas")) | ||
| indice=which(df[,paste0(tabR%>%select(-grade)%>%colnames(),paste=".r")]!=df[,paste0(tabSAS%>%select(-grade)%>%colnames(),paste=".sas")], |
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je n'aime vraiment pas les indices, je trouve que c'est à risque d'erreur
Cf mon commentaire sur Teams
| mutate(grade = replace_na(grade, 0)) %>% | ||
| group_by(grade) %>% | ||
| mutate(across(starts_with("N"), ~sum(., na.rm = T))) %>% | ||
| distinct(grade, .keep_all = T) %>% |
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On ne peut pas remplacer mutate+distinct par summarise ?
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je crois que c'est parce que je n'arrivais pas à keep toutes les variables dans la base avec summarize(.by=) quand il y avait plusieurs bras
| data <- colnames(data) %>% | ||
| imap( | ||
| ~data %>% select(all_of(.x)) %>% | ||
| separate(.x, into = c(paste0("N", .y), paste0("pct", .y)), sep = "\\(") | ||
| ) %>% | ||
| bind_cols() |
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https://tidyr.tidyverse.org/reference/separate_wider_delim.html
On doit pouvoir s'en sortir sans boucle avec separate_wider_regex(), pas évident mais l'exemple aide beaucoup.
| ngroups <- (ncol(data) - 1) / 2 | ||
| for(i in 1:ngroups){ | ||
| npatients <- sum(data[, paste0("N", i)]) | ||
| data[data$grade == 0, paste0("pct", i)] <- round(data[data$grade == 0, paste0("N", i)] * 100 / npatients, round) | ||
| } |
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Je vais avoir besoin de lancer le code pour trouver comment appliquer purrr
| mutate(grade = replace_na(grade, 0)) %>% | ||
| group_by(grade) %>% |
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mutate(.by=grade), plus concis et ne nécessite pas de ungroup()
| if (nrow(tabR)!=nrow(tabSAS)){stop("Different number of grade levels") | ||
| } |
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soit sur une ligne, sans les {},
soit sur 3 lignes
jamais sur 2
NusaibahIbr
changed the title
| data <- colnames(data) %>% | ||
| imap( | ||
| ~data %>% select(all_of(.x)) %>% | ||
| separate(.x, into = c(paste0("N", .y), paste0("pct", .y)), sep = "\\(") | ||
| ) %>% | ||
| bind_cols() | ||
|
|
||
| #extraction of figures into numeric columns | ||
| data <- data %>% | ||
| mutate( | ||
| across(everything(), ~as.numeric(str_extract(.x, "\\d+\\.?\\d*"))) | ||
| ) |
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Belle utilisation de imap() :-)
Il y a une nouvelle fonction detidyr qui ferait le taff aussi (à adapter à plusieurs bras, c'est juste pour l'exemple):
data %>%
separate_wider_regex(cols=-c(.id, label, variable, grade),
patterns=c(N="\\d+", " \\(", pct="\\d+", "%\\)"))
Add of functions for validation of function ae_table_grade