This function extracts timed edgelists for objects of class
netdx into a data frame using the generic
as.data.frame function.
Usage
# S3 method for class 'netdx'
as.data.frame(x, row.names = NULL, optional = FALSE, sim, ...)Arguments
Examples
# Initialize and parameterize the network model
nw <- network_initialize(n = 100)
formation <- ~edges
target.stats <- 50
coef.diss <- dissolution_coefs(dissolution = ~offset(edges), duration = 20)
# Model estimation
est <- netest(nw, formation, target.stats, coef.diss, verbose = FALSE)
#> Starting maximum pseudolikelihood estimation (MPLE):
#> Obtaining the responsible dyads.
#> Evaluating the predictor and response matrix.
#> Maximizing the pseudolikelihood.
#> Finished MPLE.
# Simulate the network with netdx
dx <- netdx(est, nsims = 3, nsteps = 10, keep.tedgelist = TRUE,
verbose = FALSE)
#> Warning: NAs introduced by coercion to integer range
#> Warning: NAs introduced by coercion to integer range
#> Warning: NAs introduced by coercion to integer range
# Extract data from the first simulation
as.data.frame(dx, sim = 1)
#> onset terminus tail head onset.censored terminus.censored duration edge.id
#> 1 0 7 1 18 FALSE FALSE 7 1
#> 2 0 5 1 62 FALSE FALSE 5 2
#> 3 0 2 2 58 FALSE FALSE 2 3
#> 4 0 1 2 88 FALSE FALSE 1 4
#> 5 0 6 3 24 FALSE FALSE 6 5
#> 6 0 11 3 90 FALSE TRUE 11 6
#> 7 0 11 4 98 FALSE TRUE 11 7
#> 8 0 11 5 13 FALSE TRUE 11 8
#> 9 0 10 7 76 FALSE FALSE 10 9
#> 10 0 4 8 51 FALSE FALSE 4 10
#> 11 0 4 10 69 FALSE FALSE 4 11
#> 12 0 6 10 100 FALSE FALSE 6 12
#> 13 0 11 11 29 FALSE TRUE 11 13
#> 14 0 3 11 66 FALSE FALSE 3 14
#> 15 0 11 12 67 FALSE TRUE 11 15
#> 16 0 11 16 44 FALSE TRUE 11 16
#> 17 0 11 17 63 FALSE TRUE 11 17
#> 18 0 4 18 48 FALSE FALSE 4 18
#> 19 0 11 18 90 FALSE TRUE 11 19
#> 20 0 11 18 94 FALSE TRUE 11 20
#> 21 0 11 20 96 FALSE TRUE 11 21
#> 22 0 11 21 63 FALSE TRUE 11 22
#> 23 0 11 21 84 FALSE TRUE 11 23
#> 24 0 11 22 23 FALSE TRUE 11 24
#> 25 0 11 24 32 FALSE TRUE 11 25
#> 26 0 11 27 89 FALSE TRUE 11 26
#> 27 0 11 28 45 FALSE TRUE 11 27
#> 28 0 1 29 68 FALSE FALSE 1 28
#> 29 0 11 30 57 FALSE TRUE 11 29
#> 30 0 11 30 73 FALSE TRUE 11 30
#> 31 0 11 32 41 FALSE TRUE 11 31
#> 32 0 11 32 46 FALSE TRUE 11 32
#> 33 0 11 32 53 FALSE TRUE 11 33
#> 34 0 11 32 66 FALSE TRUE 11 34
#> 35 0 9 35 40 FALSE FALSE 9 35
#> 36 0 11 35 88 FALSE TRUE 11 36
#> 37 0 11 37 38 FALSE TRUE 11 37
#> 38 0 11 37 62 FALSE TRUE 11 38
#> 39 0 10 37 93 FALSE FALSE 10 39
#> 40 0 11 38 41 FALSE TRUE 11 40
#> 41 0 11 38 49 FALSE TRUE 11 41
#> 42 0 2 38 62 FALSE FALSE 2 42
#> 43 0 11 41 99 FALSE TRUE 11 43
#> 44 0 6 42 78 FALSE FALSE 6 44
#> 45 0 11 43 93 FALSE TRUE 11 45
#> 46 0 11 44 69 FALSE TRUE 11 46
#> 47 0 11 49 88 FALSE TRUE 11 47
#> 48 0 11 52 78 FALSE TRUE 11 48
#> 49 0 11 57 83 FALSE TRUE 11 49
#> 50 0 10 68 97 FALSE FALSE 10 50
#> 51 0 7 74 83 FALSE FALSE 7 51
#> 52 0 11 74 100 FALSE TRUE 11 52
#> 53 0 1 89 93 FALSE FALSE 1 53
#> 54 0 11 90 91 FALSE TRUE 11 54
#> 55 0 2 91 99 FALSE FALSE 2 55
#> 56 0 5 93 97 FALSE FALSE 5 56
#> 57 1 6 41 93 FALSE FALSE 5 57
#> 58 1 10 9 86 FALSE FALSE 9 58
#> 59 2 11 38 99 FALSE TRUE 9 59
#> 60 2 11 39 99 FALSE TRUE 9 60
#> 61 2 10 29 36 FALSE FALSE 8 61
#> 62 3 11 38 94 FALSE TRUE 8 62
#> 63 4 11 21 82 FALSE TRUE 7 63
#> 64 4 11 75 90 FALSE TRUE 7 64
#> 65 4 11 42 89 FALSE TRUE 7 65
#> 66 4 11 12 28 FALSE TRUE 7 66
#> 67 5 8 60 73 FALSE FALSE 3 67
#> 68 6 11 12 83 FALSE TRUE 5 68
#> 69 6 11 26 81 FALSE TRUE 5 69
#> 70 7 8 58 62 FALSE FALSE 1 70
#> 71 7 11 1 61 FALSE TRUE 4 71
#> 72 7 11 32 69 FALSE TRUE 4 72
#> 73 7 11 57 97 FALSE TRUE 4 73
#> 74 7 11 54 75 FALSE TRUE 4 74
#> 75 8 11 74 96 FALSE TRUE 3 75
#> 76 8 11 33 97 FALSE TRUE 3 76
#> 77 8 11 10 21 FALSE TRUE 3 77
#> 78 8 11 6 79 FALSE TRUE 3 78
#> 79 9 11 88 94 FALSE TRUE 2 79
#> 80 10 11 5 92 FALSE TRUE 1 80
# Extract data from all simulations
as.data.frame(dx)
#> sim onset terminus tail head onset.censored terminus.censored duration
#> 1 1 0 7 1 18 FALSE FALSE 7
#> 2 1 0 5 1 62 FALSE FALSE 5
#> 3 1 0 2 2 58 FALSE FALSE 2
#> 4 1 0 1 2 88 FALSE FALSE 1
#> 5 1 0 6 3 24 FALSE FALSE 6
#> 6 1 0 11 3 90 FALSE TRUE 11
#> 7 1 0 11 4 98 FALSE TRUE 11
#> 8 1 0 11 5 13 FALSE TRUE 11
#> 9 1 0 10 7 76 FALSE FALSE 10
#> 10 1 0 4 8 51 FALSE FALSE 4
#> 11 1 0 4 10 69 FALSE FALSE 4
#> 12 1 0 6 10 100 FALSE FALSE 6
#> 13 1 0 11 11 29 FALSE TRUE 11
#> 14 1 0 3 11 66 FALSE FALSE 3
#> 15 1 0 11 12 67 FALSE TRUE 11
#> 16 1 0 11 16 44 FALSE TRUE 11
#> 17 1 0 11 17 63 FALSE TRUE 11
#> 18 1 0 4 18 48 FALSE FALSE 4
#> 19 1 0 11 18 90 FALSE TRUE 11
#> 20 1 0 11 18 94 FALSE TRUE 11
#> 21 1 0 11 20 96 FALSE TRUE 11
#> 22 1 0 11 21 63 FALSE TRUE 11
#> 23 1 0 11 21 84 FALSE TRUE 11
#> 24 1 0 11 22 23 FALSE TRUE 11
#> 25 1 0 11 24 32 FALSE TRUE 11
#> 26 1 0 11 27 89 FALSE TRUE 11
#> 27 1 0 11 28 45 FALSE TRUE 11
#> 28 1 0 1 29 68 FALSE FALSE 1
#> 29 1 0 11 30 57 FALSE TRUE 11
#> 30 1 0 11 30 73 FALSE TRUE 11
#> 31 1 0 11 32 41 FALSE TRUE 11
#> 32 1 0 11 32 46 FALSE TRUE 11
#> 33 1 0 11 32 53 FALSE TRUE 11
#> 34 1 0 11 32 66 FALSE TRUE 11
#> 35 1 0 9 35 40 FALSE FALSE 9
#> 36 1 0 11 35 88 FALSE TRUE 11
#> 37 1 0 11 37 38 FALSE TRUE 11
#> 38 1 0 11 37 62 FALSE TRUE 11
#> 39 1 0 10 37 93 FALSE FALSE 10
#> 40 1 0 11 38 41 FALSE TRUE 11
#> 41 1 0 11 38 49 FALSE TRUE 11
#> 42 1 0 2 38 62 FALSE FALSE 2
#> 43 1 0 11 41 99 FALSE TRUE 11
#> 44 1 0 6 42 78 FALSE FALSE 6
#> 45 1 0 11 43 93 FALSE TRUE 11
#> 46 1 0 11 44 69 FALSE TRUE 11
#> 47 1 0 11 49 88 FALSE TRUE 11
#> 48 1 0 11 52 78 FALSE TRUE 11
#> 49 1 0 11 57 83 FALSE TRUE 11
#> 50 1 0 10 68 97 FALSE FALSE 10
#> 51 1 0 7 74 83 FALSE FALSE 7
#> 52 1 0 11 74 100 FALSE TRUE 11
#> 53 1 0 1 89 93 FALSE FALSE 1
#> 54 1 0 11 90 91 FALSE TRUE 11
#> 55 1 0 2 91 99 FALSE FALSE 2
#> 56 1 0 5 93 97 FALSE FALSE 5
#> 57 1 1 6 41 93 FALSE FALSE 5
#> 58 1 1 10 9 86 FALSE FALSE 9
#> 59 1 2 11 38 99 FALSE TRUE 9
#> 60 1 2 11 39 99 FALSE TRUE 9
#> 61 1 2 10 29 36 FALSE FALSE 8
#> 62 1 3 11 38 94 FALSE TRUE 8
#> 63 1 4 11 21 82 FALSE TRUE 7
#> 64 1 4 11 75 90 FALSE TRUE 7
#> 65 1 4 11 42 89 FALSE TRUE 7
#> 66 1 4 11 12 28 FALSE TRUE 7
#> 67 1 5 8 60 73 FALSE FALSE 3
#> 68 1 6 11 12 83 FALSE TRUE 5
#> 69 1 6 11 26 81 FALSE TRUE 5
#> 70 1 7 8 58 62 FALSE FALSE 1
#> 71 1 7 11 1 61 FALSE TRUE 4
#> 72 1 7 11 32 69 FALSE TRUE 4
#> 73 1 7 11 57 97 FALSE TRUE 4
#> 74 1 7 11 54 75 FALSE TRUE 4
#> 75 1 8 11 74 96 FALSE TRUE 3
#> 76 1 8 11 33 97 FALSE TRUE 3
#> 77 1 8 11 10 21 FALSE TRUE 3
#> 78 1 8 11 6 79 FALSE TRUE 3
#> 79 1 9 11 88 94 FALSE TRUE 2
#> 80 1 10 11 5 92 FALSE TRUE 1
#> 81 2 0 11 1 10 FALSE TRUE 11
#> 82 2 0 2 2 97 FALSE FALSE 2
#> 83 2 0 5 4 18 FALSE FALSE 5
#> 84 2 0 11 4 41 FALSE TRUE 11
#> 85 2 0 2 5 36 FALSE FALSE 2
#> 86 2 0 11 5 45 FALSE TRUE 11
#> 87 2 0 3 6 13 FALSE FALSE 3
#> 88 2 0 11 6 63 FALSE TRUE 11
#> 89 2 0 3 7 45 FALSE FALSE 3
#> 90 2 0 4 8 29 FALSE FALSE 4
#> 91 2 0 2 9 38 FALSE FALSE 2
#> 92 2 0 11 11 75 FALSE TRUE 11
#> 93 2 0 3 13 41 FALSE FALSE 3
#> 94 2 0 11 16 88 FALSE TRUE 11
#> 95 2 0 11 16 91 FALSE TRUE 11
#> 96 2 0 11 22 55 FALSE TRUE 11
#> 97 2 0 11 23 49 FALSE TRUE 11
#> 98 2 0 2 25 51 FALSE FALSE 2
#> 99 2 0 8 27 57 FALSE FALSE 8
#> 100 2 0 11 28 77 FALSE TRUE 11
#> 101 2 0 6 32 57 FALSE FALSE 6
#> 102 2 0 7 34 52 FALSE FALSE 7
#> 103 2 0 11 36 55 FALSE TRUE 11
#> 104 2 0 11 37 87 FALSE TRUE 11
#> 105 2 0 11 38 52 FALSE TRUE 11
#> 106 2 0 11 39 87 FALSE TRUE 11
#> 107 2 0 11 44 49 FALSE TRUE 11
#> 108 2 0 11 47 93 FALSE TRUE 11
#> 109 2 0 3 51 99 FALSE FALSE 3
#> 110 2 0 11 52 69 FALSE TRUE 11
#> 111 2 0 11 54 97 FALSE TRUE 11
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#> 113 2 0 11 64 75 FALSE TRUE 11
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#> 222 3 10 11 44 87 FALSE TRUE 1
#> edge.id
#> 1 1
#> 2 2
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#> 9 9
#> 10 10
#> 11 11
#> 12 12
#> 13 13
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#> 15 15
#> 16 16
#> 17 17
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#> 19 19
#> 20 20
#> 21 21
#> 22 22
#> 23 23
#> 24 24
#> 25 25
#> 26 26
#> 27 27
#> 28 28
#> 29 29
#> 30 30
#> 31 31
#> 32 32
#> 33 33
#> 34 34
#> 35 35
#> 36 36
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