R、 如何将数据帧的所有列名放入公式中？

我试图在

R

中对我的数据集应用多元Cox回归分析，如下所示。 特别是，我正在尝试应用以下函数

coxph（）

：

我收到了这个错误信息：

Error in model.frame.default(formula = Surv(time, status) ~ featureNames,  : 
  variable lengths differ (found for 'featureNames')

有人能帮我吗？谢谢 我在运行Linux Ubuntu18.04.5 LTS的pc上使用

R

3.6.3版

使用

parse（）

，而

eval（）

featureNames <- paste(colnames(lung), collapse = " + ")
res.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ eval(parse(text = featureNames)), data =  lung)

featureNames使用重新格式化，首先设置默认公式：

fS <- Surv(time, status) ~ . 

如果你想让其他变量都作为预测变量，有一个简单的捷径
res.cox如果你必须手工构建，请确保它是一个公式
my_公式谢谢@ChuckP。如果我只需要选择要素名称的子集，该怎么办？
featureNames <- paste(colnames(lung), collapse = " + ")
res.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ eval(parse(text = featureNames)), data =  lung)

fS <- Surv(time, status) ~ . 

colnames(lung)
 [1] "inst"      "time"      "status"    "age"       "sex"       "ph.ecog"  
 [7] "ph.karno"  "pat.karno" "meal.cal"  "wt.loss"  

features = c("ph.karno","age","meal.cal","wt.loss")

fs = reformulate(features, fS[[2]])

coxph(fs, data =  lung)

Call:
coxph(formula = fs, data = lung)

               coef  exp(coef)   se(coef)      z     p
ph.karno -9.152e-03  9.909e-01  7.327e-03 -1.249 0.212
age       1.629e-02  1.016e+00  1.168e-02  1.395 0.163
meal.cal  5.087e-06  1.000e+00  2.391e-04  0.021 0.983
wt.loss  -1.057e-03  9.989e-01  6.884e-03 -0.154 0.878

Likelihood ratio test=5.84  on 4 df, p=0.2113
n= 171, number of events= 124 
   (57 observations deleted due to missingness)