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)
# 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 11 2 67 FALSE TRUE 11 1
#> 2 0 11 3 62 FALSE TRUE 11 2
#> 3 0 11 4 16 FALSE TRUE 11 3
#> 4 0 11 4 58 FALSE TRUE 11 4
#> 5 0 11 5 39 FALSE TRUE 11 5
#> 6 0 7 6 61 FALSE FALSE 7 6
#> 7 0 5 6 70 FALSE FALSE 5 7
#> 8 0 11 6 79 FALSE TRUE 11 8
#> 9 0 11 7 74 FALSE TRUE 11 9
#> 10 0 1 8 50 FALSE FALSE 1 10
#> 11 0 3 10 79 FALSE FALSE 3 11
#> 12 0 11 10 81 FALSE TRUE 11 12
#> 13 0 11 10 86 FALSE TRUE 11 13
#> 14 0 10 11 55 FALSE FALSE 10 14
#> 15 0 11 11 85 FALSE TRUE 11 15
#> 16 0 11 12 52 FALSE TRUE 11 16
#> 17 0 9 13 88 FALSE FALSE 9 17
#> 18 0 11 14 86 FALSE TRUE 11 18
#> 19 0 11 20 62 FALSE TRUE 11 19
#> 20 0 11 21 23 FALSE TRUE 11 20
#> 21 0 11 22 47 FALSE TRUE 11 21
#> 22 0 6 23 46 FALSE FALSE 6 22
#> 23 0 8 25 42 FALSE FALSE 8 23
#> 24 0 8 25 46 FALSE FALSE 8 24
#> 25 0 8 25 98 FALSE FALSE 8 25
#> 26 0 1 28 85 FALSE FALSE 1 26
#> 27 0 11 30 89 FALSE TRUE 11 27
#> 28 0 11 32 70 FALSE TRUE 11 28
#> 29 0 11 32 77 FALSE TRUE 11 29
#> 30 0 11 33 47 FALSE TRUE 11 30
#> 31 0 7 35 60 FALSE FALSE 7 31
#> 32 0 1 36 92 FALSE FALSE 1 32
#> 33 0 11 40 54 FALSE TRUE 11 33
#> 34 0 11 41 70 FALSE TRUE 11 34
#> 35 0 11 43 89 FALSE TRUE 11 35
#> 36 0 11 44 98 FALSE TRUE 11 36
#> 37 0 11 47 97 FALSE TRUE 11 37
#> 38 0 9 51 68 FALSE FALSE 9 38
#> 39 0 11 55 58 FALSE TRUE 11 39
#> 40 0 1 55 81 FALSE FALSE 1 40
#> 41 0 11 56 66 FALSE TRUE 11 41
#> 42 0 11 57 100 FALSE TRUE 11 42
#> 43 0 11 60 69 FALSE TRUE 11 43
#> 44 0 1 61 73 FALSE FALSE 1 44
#> 45 0 9 61 95 FALSE FALSE 9 45
#> 46 0 2 64 75 FALSE FALSE 2 46
#> 47 0 1 64 98 FALSE FALSE 1 47
#> 48 0 11 69 71 FALSE TRUE 11 48
#> 49 0 8 75 90 FALSE FALSE 8 49
#> 50 0 11 86 93 FALSE TRUE 11 50
#> 51 0 11 91 93 FALSE TRUE 11 51
#> 52 0 9 92 98 FALSE FALSE 9 52
#> 53 1 5 50 91 FALSE FALSE 4 53
#> 54 1 11 97 100 FALSE TRUE 10 54
#> 55 2 11 38 68 FALSE TRUE 9 55
#> 56 2 11 2 10 FALSE TRUE 9 56
#> 57 2 11 40 69 FALSE TRUE 9 57
#> 58 3 11 49 89 FALSE TRUE 8 58
#> 59 4 6 11 97 FALSE FALSE 2 59
#> 60 4 11 6 35 FALSE TRUE 7 60
#> 61 5 8 68 87 FALSE FALSE 3 61
#> 62 5 11 68 70 FALSE TRUE 6 62
#> 63 5 11 49 75 FALSE TRUE 6 63
#> 64 6 11 15 37 FALSE TRUE 5 64
#> 65 6 11 25 91 FALSE TRUE 5 65
#> 66 6 11 27 52 FALSE TRUE 5 66
#> 67 6 11 77 91 FALSE TRUE 5 67
#> 68 6 11 30 33 FALSE TRUE 5 68
#> 69 7 11 18 37 FALSE TRUE 4 69
#> 70 7 11 4 85 FALSE TRUE 4 70
#> 71 8 11 45 96 FALSE TRUE 3 71
#> 72 8 11 94 95 FALSE TRUE 3 72
#> 73 8 11 11 80 FALSE TRUE 3 73
#> 74 8 11 61 99 FALSE TRUE 3 74
#> 75 8 11 38 58 FALSE TRUE 3 75
#> 76 8 11 37 93 FALSE TRUE 3 76
#> 77 9 11 28 31 FALSE TRUE 2 77
#> 78 9 11 13 86 FALSE TRUE 2 78
#> 79 9 11 43 97 FALSE TRUE 2 79
#> 80 10 11 37 89 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 11 2 67 FALSE TRUE 11
#> 2 1 0 11 3 62 FALSE TRUE 11
#> 3 1 0 11 4 16 FALSE TRUE 11
#> 4 1 0 11 4 58 FALSE TRUE 11
#> 5 1 0 11 5 39 FALSE TRUE 11
#> 6 1 0 7 6 61 FALSE FALSE 7
#> 7 1 0 5 6 70 FALSE FALSE 5
#> 8 1 0 11 6 79 FALSE TRUE 11
#> 9 1 0 11 7 74 FALSE TRUE 11
#> 10 1 0 1 8 50 FALSE FALSE 1
#> 11 1 0 3 10 79 FALSE FALSE 3
#> 12 1 0 11 10 81 FALSE TRUE 11
#> 13 1 0 11 10 86 FALSE TRUE 11
#> 14 1 0 10 11 55 FALSE FALSE 10
#> 15 1 0 11 11 85 FALSE TRUE 11
#> 16 1 0 11 12 52 FALSE TRUE 11
#> 17 1 0 9 13 88 FALSE FALSE 9
#> 18 1 0 11 14 86 FALSE TRUE 11
#> 19 1 0 11 20 62 FALSE TRUE 11
#> 20 1 0 11 21 23 FALSE TRUE 11
#> 21 1 0 11 22 47 FALSE TRUE 11
#> 22 1 0 6 23 46 FALSE FALSE 6
#> 23 1 0 8 25 42 FALSE FALSE 8
#> 24 1 0 8 25 46 FALSE FALSE 8
#> 25 1 0 8 25 98 FALSE FALSE 8
#> 26 1 0 1 28 85 FALSE FALSE 1
#> 27 1 0 11 30 89 FALSE TRUE 11
#> 28 1 0 11 32 70 FALSE TRUE 11
#> 29 1 0 11 32 77 FALSE TRUE 11
#> 30 1 0 11 33 47 FALSE TRUE 11
#> 31 1 0 7 35 60 FALSE FALSE 7
#> 32 1 0 1 36 92 FALSE FALSE 1
#> 33 1 0 11 40 54 FALSE TRUE 11
#> 34 1 0 11 41 70 FALSE TRUE 11
#> 35 1 0 11 43 89 FALSE TRUE 11
#> 36 1 0 11 44 98 FALSE TRUE 11
#> 37 1 0 11 47 97 FALSE TRUE 11
#> 38 1 0 9 51 68 FALSE FALSE 9
#> 39 1 0 11 55 58 FALSE TRUE 11
#> 40 1 0 1 55 81 FALSE FALSE 1
#> 41 1 0 11 56 66 FALSE TRUE 11
#> 42 1 0 11 57 100 FALSE TRUE 11
#> 43 1 0 11 60 69 FALSE TRUE 11
#> 44 1 0 1 61 73 FALSE FALSE 1
#> 45 1 0 9 61 95 FALSE FALSE 9
#> 46 1 0 2 64 75 FALSE FALSE 2
#> 47 1 0 1 64 98 FALSE FALSE 1
#> 48 1 0 11 69 71 FALSE TRUE 11
#> 49 1 0 8 75 90 FALSE FALSE 8
#> 50 1 0 11 86 93 FALSE TRUE 11
#> 51 1 0 11 91 93 FALSE TRUE 11
#> 52 1 0 9 92 98 FALSE FALSE 9
#> 53 1 1 5 50 91 FALSE FALSE 4
#> 54 1 1 11 97 100 FALSE TRUE 10
#> 55 1 2 11 38 68 FALSE TRUE 9
#> 56 1 2 11 2 10 FALSE TRUE 9
#> 57 1 2 11 40 69 FALSE TRUE 9
#> 58 1 3 11 49 89 FALSE TRUE 8
#> 59 1 4 6 11 97 FALSE FALSE 2
#> 60 1 4 11 6 35 FALSE TRUE 7
#> 61 1 5 8 68 87 FALSE FALSE 3
#> 62 1 5 11 68 70 FALSE TRUE 6
#> 63 1 5 11 49 75 FALSE TRUE 6
#> 64 1 6 11 15 37 FALSE TRUE 5
#> 65 1 6 11 25 91 FALSE TRUE 5
#> 66 1 6 11 27 52 FALSE TRUE 5
#> 67 1 6 11 77 91 FALSE TRUE 5
#> 68 1 6 11 30 33 FALSE TRUE 5
#> 69 1 7 11 18 37 FALSE TRUE 4
#> 70 1 7 11 4 85 FALSE TRUE 4
#> 71 1 8 11 45 96 FALSE TRUE 3
#> 72 1 8 11 94 95 FALSE TRUE 3
#> 73 1 8 11 11 80 FALSE TRUE 3
#> 74 1 8 11 61 99 FALSE TRUE 3
#> 75 1 8 11 38 58 FALSE TRUE 3
#> 76 1 8 11 37 93 FALSE TRUE 3
#> 77 1 9 11 28 31 FALSE TRUE 2
#> 78 1 9 11 13 86 FALSE TRUE 2
#> 79 1 9 11 43 97 FALSE TRUE 2
#> 80 1 10 11 37 89 FALSE TRUE 1
#> 81 2 0 11 1 43 FALSE TRUE 11
#> 82 2 0 8 2 10 FALSE FALSE 8
#> 83 2 0 8 4 62 FALSE FALSE 8
#> 84 2 0 3 5 83 FALSE FALSE 3
#> 85 2 0 11 5 90 FALSE TRUE 11
#> 86 2 0 11 6 20 FALSE TRUE 11
#> 87 2 0 11 7 58 FALSE TRUE 11
#> 88 2 0 11 9 69 FALSE TRUE 11
#> 89 2 0 3 9 77 FALSE FALSE 3
#> 90 2 0 11 11 86 FALSE TRUE 11
#> 91 2 0 11 13 52 FALSE TRUE 11
#> 92 2 0 9 18 90 FALSE FALSE 9
#> 93 2 0 6 19 38 FALSE FALSE 6
#> 94 2 0 11 19 54 FALSE TRUE 11
#> 95 2 0 3 21 34 FALSE FALSE 3
#> 96 2 0 11 21 54 FALSE TRUE 11
#> 97 2 0 9 23 93 FALSE FALSE 9
#> 98 2 0 11 24 40 FALSE TRUE 11
#> 99 2 0 11 24 89 FALSE TRUE 11
#> 100 2 0 11 26 36 FALSE TRUE 11
#> 101 2 0 1 27 46 FALSE FALSE 1
#> 102 2 0 3 28 53 FALSE FALSE 3
#> 103 2 0 11 30 90 FALSE TRUE 11
#> 104 2 0 5 31 76 FALSE FALSE 5
#> 105 2 0 11 39 83 FALSE TRUE 11
#> 106 2 0 1 46 97 FALSE FALSE 1
#> 107 2 0 11 48 65 FALSE TRUE 11
#> 108 2 0 11 49 68 FALSE TRUE 11
#> 109 2 0 11 49 100 FALSE TRUE 11
#> 110 2 0 3 51 85 FALSE FALSE 3
#> 111 2 0 11 55 96 FALSE TRUE 11
#> 112 2 0 5 56 70 FALSE FALSE 5
#> 113 2 0 2 56 74 FALSE FALSE 2
#> 114 2 0 11 57 90 FALSE TRUE 11
#> 115 2 0 11 59 60 FALSE TRUE 11
#> 116 2 0 4 64 87 FALSE FALSE 4
#> 117 2 0 11 65 67 FALSE TRUE 11
#> 118 2 0 11 65 74 FALSE TRUE 11
#> 119 2 0 11 68 83 FALSE TRUE 11
#> 120 2 0 11 68 84 FALSE TRUE 11
#> 121 2 0 11 73 86 FALSE TRUE 11
#> 122 2 0 11 74 85 FALSE TRUE 11
#> 123 2 0 11 76 77 FALSE TRUE 11
#> 124 2 0 11 76 81 FALSE TRUE 11
#> 125 2 0 11 77 91 FALSE TRUE 11
#> 126 2 0 4 78 88 FALSE FALSE 4
#> 127 2 1 4 56 91 FALSE FALSE 3
#> 128 2 2 11 29 55 FALSE TRUE 9
#> 129 2 2 11 74 91 FALSE TRUE 9
#> 130 2 2 11 17 39 FALSE TRUE 9
#> 131 2 2 5 26 63 FALSE FALSE 3
#> 132 2 2 11 46 54 FALSE TRUE 9
#> 133 2 3 11 20 85 FALSE TRUE 8
#> 134 2 3 5 60 79 FALSE FALSE 2
#> 135 2 4 11 13 86 FALSE TRUE 7
#> 136 2 5 11 9 37 FALSE TRUE 6
#> 137 2 5 11 10 47 FALSE TRUE 6
#> 138 2 5 11 7 22 FALSE TRUE 6
#> 139 2 5 11 5 62 FALSE TRUE 6
#> 140 2 5 9 38 97 FALSE FALSE 4
#> 141 2 7 11 83 87 FALSE TRUE 4
#> 142 2 7 11 7 38 FALSE TRUE 4
#> 143 2 8 11 54 96 FALSE TRUE 3
#> 144 2 9 11 51 73 FALSE TRUE 2
#> 145 2 9 11 86 87 FALSE TRUE 2
#> 146 2 9 11 33 87 FALSE TRUE 2
#> 147 2 10 11 7 71 FALSE TRUE 1
#> 148 3 0 11 1 40 FALSE TRUE 11
#> 149 3 0 11 1 80 FALSE TRUE 11
#> 150 3 0 11 2 17 FALSE TRUE 11
#> 151 3 0 8 2 93 FALSE FALSE 8
#> 152 3 0 11 2 97 FALSE TRUE 11
#> 153 3 0 7 3 53 FALSE FALSE 7
#> 154 3 0 1 3 78 FALSE FALSE 1
#> 155 3 0 11 5 74 FALSE TRUE 11
#> 156 3 0 11 6 56 FALSE TRUE 11
#> 157 3 0 9 8 14 FALSE FALSE 9
#> 158 3 0 10 8 41 FALSE FALSE 10
#> 159 3 0 11 8 71 FALSE TRUE 11
#> 160 3 0 11 11 16 FALSE TRUE 11
#> 161 3 0 11 12 62 FALSE TRUE 11
#> 162 3 0 4 13 22 FALSE FALSE 4
#> 163 3 0 4 13 95 FALSE FALSE 4
#> 164 3 0 11 15 21 FALSE TRUE 11
#> 165 3 0 11 16 73 FALSE TRUE 11
#> 166 3 0 3 17 88 FALSE FALSE 3
#> 167 3 0 11 18 22 FALSE TRUE 11
#> 168 3 0 11 18 23 FALSE TRUE 11
#> 169 3 0 3 18 95 FALSE FALSE 3
#> 170 3 0 11 19 28 FALSE TRUE 11
#> 171 3 0 11 22 68 FALSE TRUE 11
#> 172 3 0 11 24 67 FALSE TRUE 11
#> 173 3 0 6 24 85 FALSE FALSE 6
#> 174 3 0 11 25 82 FALSE TRUE 11
#> 175 3 0 11 26 27 FALSE TRUE 11
#> 176 3 0 7 26 100 FALSE FALSE 7
#> 177 3 0 11 29 84 FALSE TRUE 11
#> 178 3 0 11 32 46 FALSE TRUE 11
#> 179 3 0 6 32 87 FALSE FALSE 6
#> 180 3 0 11 33 62 FALSE TRUE 11
#> 181 3 0 3 33 79 FALSE FALSE 3
#> 182 3 0 11 35 64 FALSE TRUE 11
#> 183 3 0 4 36 48 FALSE FALSE 4
#> 184 3 0 11 37 73 FALSE TRUE 11
#> 185 3 0 8 38 60 FALSE FALSE 8
#> 186 3 0 11 39 73 FALSE TRUE 11
#> 187 3 0 11 41 76 FALSE TRUE 11
#> 188 3 0 11 41 78 FALSE TRUE 11
#> 189 3 0 11 42 62 FALSE TRUE 11
#> 190 3 0 11 42 66 FALSE TRUE 11
#> 191 3 0 6 45 53 FALSE FALSE 6
#> 192 3 0 11 46 59 FALSE TRUE 11
#> 193 3 0 11 50 95 FALSE TRUE 11
#> 194 3 0 9 55 85 FALSE FALSE 9
#> 195 3 0 11 56 70 FALSE TRUE 11
#> 196 3 0 4 60 65 FALSE FALSE 4
#> 197 3 0 6 61 65 FALSE FALSE 6
#> 198 3 0 3 65 81 FALSE FALSE 3
#> 199 3 0 6 70 76 FALSE FALSE 6
#> 200 3 0 3 77 80 FALSE FALSE 3
#> 201 3 0 6 77 96 FALSE FALSE 6
#> 202 3 0 11 80 84 FALSE TRUE 11
#> 203 3 0 10 86 93 FALSE FALSE 10
#> 204 3 1 11 27 82 FALSE TRUE 10
#> 205 3 1 11 53 56 FALSE TRUE 10
#> 206 3 1 11 24 89 FALSE TRUE 10
#> 207 3 1 11 3 28 FALSE TRUE 10
#> 208 3 2 11 21 38 FALSE TRUE 9
#> 209 3 2 6 23 95 FALSE FALSE 4
#> 210 3 2 11 33 44 FALSE TRUE 9
#> 211 3 2 10 66 98 FALSE FALSE 8
#> 212 3 3 6 70 93 FALSE FALSE 3
#> 213 3 3 11 27 36 FALSE TRUE 8
#> 214 3 4 11 2 57 FALSE TRUE 7
#> 215 3 4 11 3 96 FALSE TRUE 7
#> 216 3 4 11 58 98 FALSE TRUE 7
#> 217 3 5 9 4 66 FALSE FALSE 4
#> 218 3 5 11 32 77 FALSE TRUE 6
#> 219 3 5 11 13 19 FALSE TRUE 6
#> 220 3 5 8 58 92 FALSE FALSE 3
#> 221 3 6 7 11 69 FALSE FALSE 1
#> 222 3 6 11 29 43 FALSE TRUE 5
#> 223 3 6 11 13 58 FALSE TRUE 5
#> 224 3 7 11 26 99 FALSE TRUE 4
#> 225 3 8 11 90 95 FALSE TRUE 3
#> 226 3 8 11 43 68 FALSE TRUE 3
#> 227 3 8 11 50 58 FALSE TRUE 3
#> 228 3 9 11 4 54 FALSE TRUE 2
#> 229 3 9 10 30 31 FALSE FALSE 1
#> 230 3 9 11 9 61 FALSE TRUE 2
#> 231 3 10 11 89 94 FALSE TRUE 1
#> 232 3 10 11 51 58 FALSE TRUE 1
#> edge.id
#> 1 1
#> 2 2
#> 3 3
#> 4 4
#> 5 5
#> 6 6
#> 7 7
#> 8 8
#> 9 9
#> 10 10
#> 11 11
#> 12 12
#> 13 13
#> 14 14
#> 15 15
#> 16 16
#> 17 17
#> 18 18
#> 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
#> 37 37
#> 38 38
#> 39 39
#> 40 40
#> 41 41
#> 42 42
#> 43 43
#> 44 44
#> 45 45
#> 46 46
#> 47 47
#> 48 48
#> 49 49
#> 50 50
#> 51 51
#> 52 52
#> 53 53
#> 54 54
#> 55 55
#> 56 56
#> 57 57
#> 58 58
#> 59 59
#> 60 60
#> 61 61
#> 62 62
#> 63 63
#> 64 64
#> 65 65
#> 66 66
#> 67 67
#> 68 68
#> 69 69
#> 70 70
#> 71 71
#> 72 72
#> 73 73
#> 74 74
#> 75 75
#> 76 76
#> 77 77
#> 78 78
#> 79 79
#> 80 80
#> 81 1
#> 82 2
#> 83 3
#> 84 4
#> 85 5
#> 86 6
#> 87 7
#> 88 8
#> 89 9
#> 90 10
#> 91 11
#> 92 12
#> 93 13
#> 94 14
#> 95 15
#> 96 16
#> 97 17
#> 98 18
#> 99 19
#> 100 20
#> 101 21
#> 102 22
#> 103 23
#> 104 24
#> 105 25
#> 106 26
#> 107 27
#> 108 28
#> 109 29
#> 110 30
#> 111 31
#> 112 32
#> 113 33
#> 114 34
#> 115 35
#> 116 36
#> 117 37
#> 118 38
#> 119 39
#> 120 40
#> 121 41
#> 122 42
#> 123 43
#> 124 44
#> 125 45
#> 126 46
#> 127 47
#> 128 48
#> 129 49
#> 130 50
#> 131 51
#> 132 52
#> 133 53
#> 134 54
#> 135 55
#> 136 56
#> 137 57
#> 138 58
#> 139 59
#> 140 60
#> 141 61
#> 142 62
#> 143 63
#> 144 64
#> 145 65
#> 146 66
#> 147 67
#> 148 1
#> 149 2
#> 150 3
#> 151 4
#> 152 5
#> 153 6
#> 154 7
#> 155 8
#> 156 9
#> 157 10
#> 158 11
#> 159 12
#> 160 13
#> 161 14
#> 162 15
#> 163 16
#> 164 17
#> 165 18
#> 166 19
#> 167 20
#> 168 21
#> 169 22
#> 170 23
#> 171 24
#> 172 25
#> 173 26
#> 174 27
#> 175 28
#> 176 29
#> 177 30
#> 178 31
#> 179 32
#> 180 33
#> 181 34
#> 182 35
#> 183 36
#> 184 37
#> 185 38
#> 186 39
#> 187 40
#> 188 41
#> 189 42
#> 190 43
#> 191 44
#> 192 45
#> 193 46
#> 194 47
#> 195 48
#> 196 49
#> 197 50
#> 198 51
#> 199 52
#> 200 53
#> 201 54
#> 202 55
#> 203 56
#> 204 57
#> 205 58
#> 206 59
#> 207 60
#> 208 61
#> 209 62
#> 210 63
#> 211 64
#> 212 65
#> 213 66
#> 214 67
#> 215 68
#> 216 69
#> 217 70
#> 218 71
#> 219 72
#> 220 73
#> 221 74
#> 222 75
#> 223 76
#> 224 77
#> 225 78
#> 226 79
#> 227 80
#> 228 81
#> 229 82
#> 230 83
#> 231 84
#> 232 85