R 在数据帧中使用循环进行多次测试

我希望有一个通用函数，用以下示例数据对数据帧中的数据执行多个t.测试：

dat <- data.frame(ID=c(1:100),
                  DRUG= rep(c("D1","D2","D2","D3","D3","D3","D5","D1","D4","D2"),10),
                  ADR=rep(c("A1","A2","A3","A6","A7","A8","A4","A2","A1","A2"),10),
                  X= sample(1:250, 100, replace=F))

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与每个编程问题一样，解决方案分为两个步骤：

抽象出你的逻辑，使之具有一般性

将抽象解决方案封装到可重用函数中

您可以继续执行以下操作：

对所有数据重复调用该函数

然而，首先：t检验有时因数据不足而失败；因此，让我们替换

t.test

调用：

t_test = function (x, y, ...) {
    tryCatch(t.test(x, y, ...)$p.value, error = function (err) NA)
}

然后，综合起来，这给了我们：

library(dplyr) # Makes data manipulation easier.

test_combination = function (data, id) {
    drug = data[id, ]$DRUG
    adr = data[id, ]$ADR

    match = filter(data, DRUG == drug, ADR == adr)$X
    mismatch1 = filter(data, DRUG != drug, ADR == adr)$X
    mismatch2 = filter(data, DRUG == drug, ADR != adr)$X

    list(pval1 = t_test(match, mismatch1), pval2 = t_test(match, mismatch2))
}

它测试一个单一的组合。现在我们测试所有这些：

result = lapply(dat$ID, test_combination, data = dat) %>%
    bind_rows() %>%
    bind_cols(dat, .) %>%
    select(-X)

或者，使用更像dplyr的方法（但在我看来有些模糊）：

result = dat %>%
    rowwise() %>%
    do(bind_rows(test_combination(dat, .$ID))) %>%
    bind_cols(dat, .) %>%
    select(-X)

请注意，此代码如何不对循环使用显式

。这就是在R中处理数据的方式：将函数应用于表或列表中的项，而不是手动迭代

请注意，从统计角度来看，上述情况非常值得怀疑。至少你需要严格执行

library(dplyr) # Makes data manipulation easier.

test_combination = function (data, id) {
    drug = data[id, ]$DRUG
    adr = data[id, ]$ADR

    match = filter(data, DRUG == drug, ADR == adr)$X
    mismatch1 = filter(data, DRUG != drug, ADR == adr)$X
    mismatch2 = filter(data, DRUG == drug, ADR != adr)$X

    list(pval1 = t_test(match, mismatch1), pval2 = t_test(match, mismatch2))
}

result = lapply(dat$ID, test_combination, data = dat) %>%
    bind_rows() %>%
    bind_cols(dat, .) %>%
    select(-X)

result = dat %>%
    rowwise() %>%
    do(bind_rows(test_combination(dat, .$ID))) %>%
    bind_cols(dat, .) %>%
    select(-X)