Skip to contents

Print a TNA Data Object

Source: R/print.R
print.tna_data.Rd

Print a TNA Data Object

Usage

# S3 method for class 'tna_data'
print(x, data = "sequence", ...)

Arguments

x

A tna_data object.

data

A character string that defines the data to be printed tibble. Accepts either "sequence" (default) for wide format sequence data, "meta", for the wide format metadata, or "long" for the long format data.

...

Arguments passed to the tibble print method.

Value

x (invisibly).

See also

Basic functions build_model(), hist.group_tna(), hist.tna(), import_data(), plot.group_tna(), plot.tna(), plot_frequencies(), plot_frequencies.group_tna(), plot_mosaic(), plot_mosaic.group_tna(), plot_mosaic.tna_data(), prepare_data(), print.group_tna(), print.summary.group_tna(), print.summary.tna(), print.tna(), simulate.tna(), summary.group_tna(), summary.tna(), tna-package

Examples

res <- prepare_data(group_regulation_long, action = "Action", actor = "Actor",
time = "Time")
#> ── Preparing Data ──────────────────────────────────────────────────────────────
#> ℹ Input data dimensions: 27533 rows, 6 columns
#> ℹ First few time values: 2025-01-01 08:27:07.712698, 2025-01-01
#>   08:35:20.712698, and 2025-01-01 08:42:18.712698
#> ℹ Number of values to parse: 27533
#> ℹ Sample values: 2025-01-01 08:27:07.712698, 2025-01-01 08:35:20.712698, and
#>   2025-01-01 08:42:18.712698
#> ℹ Sample of parsed times: 2025-01-01 08:27:07.712698, 2025-01-01
#>   08:35:20.712698, and 2025-01-01 08:42:18.712698
#> ℹ Time threshold for new session: 900 seconds
#> ℹ Total number of sessions: 2000
#> ℹ Number of unique users: 2000
#> ℹ Total number of actions: 27533
#> ℹ Maximum sequence length: 26 actions
#> ℹ Time range: 2025-01-01 08:01:16.009382 to 2025-01-01 13:03:20.238288
print(res, which = "sequence")
#> # A tibble: 2,000 × 26
#>    T1    T2    T3    T4    T5    T6    T7    T8    T9    T10   T11   T12   T13  
#>    <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#>  1 cohe… cons… disc… synt… adapt cons… plan  cons… NA    NA    NA    NA    NA   
#>  2 emot… cohe… disc… synt… NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#>  3 plan  cons… plan  NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#>  4 disc… disc… cons… plan  cohe… cons… disc… cons… plan  plan  NA    NA    NA   
#>  5 cohe… cons… plan  plan  moni… plan  cons… disc… cons… plan  plan  cohe… cons…
#>  6 disc… adapt cohe… cons… disc… emot… cohe… core… disc… disc… adapt NA    NA   
#>  7 disc… emot… cohe… cons… core… core… plan  plan  cons… core… cons… disc… disc…
#>  8 cohe… plan  cons… plan  cons… disc… disc… synt… cons… disc… synt… adapt cons…
#>  9 emot… cohe… emot… plan  moni… disc… emot… cons… moni… disc… synt… core… cons…
#> 10 emot… cohe… cons… plan  plan  plan  plan  emot… plan  NA    NA    NA    NA   
#> # ℹ 1,990 more rows
#> # ℹ 13 more variables: T14 <chr>, T15 <chr>, T16 <chr>, T17 <chr>, T18 <chr>,
#> #   T19 <chr>, T20 <chr>, T21 <chr>, T22 <chr>, T23 <chr>, T24 <chr>,
#> #   T25 <chr>, T26 <chr>
print(res, which = "meta")
#> # A tibble: 2,000 × 26
#>    T1    T2    T3    T4    T5    T6    T7    T8    T9    T10   T11   T12   T13  
#>    <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#>  1 cohe… cons… disc… synt… adapt cons… plan  cons… NA    NA    NA    NA    NA   
#>  2 emot… cohe… disc… synt… NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#>  3 plan  cons… plan  NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#>  4 disc… disc… cons… plan  cohe… cons… disc… cons… plan  plan  NA    NA    NA   
#>  5 cohe… cons… plan  plan  moni… plan  cons… disc… cons… plan  plan  cohe… cons…
#>  6 disc… adapt cohe… cons… disc… emot… cohe… core… disc… disc… adapt NA    NA   
#>  7 disc… emot… cohe… cons… core… core… plan  plan  cons… core… cons… disc… disc…
#>  8 cohe… plan  cons… plan  cons… disc… disc… synt… cons… disc… synt… adapt cons…
#>  9 emot… cohe… emot… plan  moni… disc… emot… cons… moni… disc… synt… core… cons…
#> 10 emot… cohe… cons… plan  plan  plan  plan  emot… plan  NA    NA    NA    NA   
#> # ℹ 1,990 more rows
#> # ℹ 13 more variables: T14 <chr>, T15 <chr>, T16 <chr>, T17 <chr>, T18 <chr>,
#> #   T19 <chr>, T20 <chr>, T21 <chr>, T22 <chr>, T23 <chr>, T24 <chr>,
#> #   T25 <chr>, T26 <chr>
print(res, which = "long")
#> # A tibble: 2,000 × 26
#>    T1    T2    T3    T4    T5    T6    T7    T8    T9    T10   T11   T12   T13  
#>    <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#>  1 cohe… cons… disc… synt… adapt cons… plan  cons… NA    NA    NA    NA    NA   
#>  2 emot… cohe… disc… synt… NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#>  3 plan  cons… plan  NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#>  4 disc… disc… cons… plan  cohe… cons… disc… cons… plan  plan  NA    NA    NA   
#>  5 cohe… cons… plan  plan  moni… plan  cons… disc… cons… plan  plan  cohe… cons…
#>  6 disc… adapt cohe… cons… disc… emot… cohe… core… disc… disc… adapt NA    NA   
#>  7 disc… emot… cohe… cons… core… core… plan  plan  cons… core… cons… disc… disc…
#>  8 cohe… plan  cons… plan  cons… disc… disc… synt… cons… disc… synt… adapt cons…
#>  9 emot… cohe… emot… plan  moni… disc… emot… cons… moni… disc… synt… core… cons…
#> 10 emot… cohe… cons… plan  plan  plan  plan  emot… plan  NA    NA    NA    NA   
#> # ℹ 1,990 more rows
#> # ℹ 13 more variables: T14 <chr>, T15 <chr>, T16 <chr>, T17 <chr>, T18 <chr>,
#> #   T19 <chr>, T20 <chr>, T21 <chr>, T22 <chr>, T23 <chr>, T24 <chr>,
#> #   T25 <chr>, T26 <chr>