将函数应用于R中多个数据帧中的每个单元格

假设我有N个相同（行数和列数相同）的数据帧：

set.seed(2)
df1 <- data.frame(replicate(100,rnorm(100)))
df2 <- data.frame(replicate(100,rnorm(100)))
dfN <- data.frame(replicate(100,rnorm(100)))

对这些单元格执行

t.测试（）

first.cell.each <- cbind.data.frame(one,two,Nth)
t.test(first.cell.each, mu=0)

first.cell.each我们可以创建一个
矩阵
来存储
t.test的
p.value
的输出，该输出具有单个数据集的相同维度。然后，循环遍历行和列的序列，从每个数据集中提取元素，连接，并执行
t.test
，并将输出分配给相同的行/列索引'res'

res <- matrix(, ncol=100, nrow=100)
for(i in seq_len(nrow(df1))){
 for(j in seq_len(ncol(df1))){
  res[i,j] <- t.test(c(df1[i,j], df2[i,j], dfN[i,j]), mu = 0)$p.value

 }}


如果有许多数据集，我们可以将其放入
列表
，然后将其转换为
数组
，并使用
apply

lst <-  mget(paste0("df", c(1, 2, "N")))
ar1 <- array(unlist(lst), dim = c(dim(df1), length(lst)))
res2 <-  apply(aperm(ar1, c(3, 1, 2)), c(2,3), FUN = function(x) t.test(x, mu = 0)$p.value) 
str(res2)
# num [1:100, 1:100] 0.629 0.5 0.131 0.769 0.348 ...

lst假设您将所有数据帧保存在一个列表中
datlst
，这就完成了工作

z <- matrix(tapply(unlist(datlst, use.names = FALSE),
                   rep(gl(prod(dim(datlst[[1]])), 1), length(datlst)),
                   FUN = function (u) t.test(u, mu = 0)$p.value),
            nrow = nrow(datlst[[1]]))

@哲远里，对不起，我应该说得更清楚。行数和列数相同。您使用了错误的数据结构。将data.frames组合成一个数组并使用apply。现在，您可以使用新的
tidyr
包组合多个数据帧并使用它们的数据。看见
lst <-  mget(paste0("df", c(1, 2, "N")))
ar1 <- array(unlist(lst), dim = c(dim(df1), length(lst)))
res2 <-  apply(aperm(ar1, c(3, 1, 2)), c(2,3), FUN = function(x) t.test(x, mu = 0)$p.value) 
str(res2)
# num [1:100, 1:100] 0.629 0.5 0.131 0.769 0.348 ...

z <- matrix(tapply(unlist(datlst, use.names = FALSE),
                   rep(gl(prod(dim(datlst[[1]])), 1), length(datlst)),
                   FUN = function (u) t.test(u, mu = 0)$p.value),
            nrow = nrow(datlst[[1]]))

str(z)
# num [1:100, 1:100] 0.629 0.5 0.131 0.769 0.348 ...