R 使用连续分类器拆分应用函数的输入

我有一个示例数据框

test.df<-data.frame(classifier=runif(n=1000), x1=rnorm(1000), x2=rnorm(1000), x3=rnorm(1000))

---

test.df这就是你想要的吗

df<-data.frame(classifier=runif(n=1000), x1=rnorm(1000), x2=rnorm(1000), x3=rnorm(1000))
sapply(df[,-1], function(v) {
  t.test(v[df$classifier<0.4], v[df$classifier>0.6])$p.value
})

这是你想要的吗

df<-data.frame(classifier=runif(n=1000), x1=rnorm(1000), x2=rnorm(1000), x3=rnorm(1000))
sapply(df[,-1], function(v) {
  t.test(v[df$classifier<0.4], v[df$classifier>0.6])$p.value
})

使用
应用
：

idx <- matrix(2:ncol(test.df), ncol=1)
apply(idx, 1, function(x) {   
    v1 <- test.df[test.df$classifier < 0.4, x]
    v2 <- test.df[test.df$classifier > 0.6, x]
    t.test(v1, v2)$p.value
})

idx使用
apply
：

idx <- matrix(2:ncol(test.df), ncol=1)
apply(idx, 1, function(x) {   
    v1 <- test.df[test.df$classifier < 0.4, x]
    v2 <- test.df[test.df$classifier > 0.6, x]
    t.test(v1, v2)$p.value
})

idx它是一个
t.test
还是一个示例？我的原始函数是一个自定义函数，但它的
参数类似于
t.test
。例如，您可以使用
t.test
。它是
t.test
还是仅仅是一个示例？我的原始函数是一个自定义函数，但其
参数与
t.test
类似。例如，您可以使用
t.test
。Yes。就这样。为什么选择了
sapply
而不是
apply
。出于好奇，是否可以使用
apply
？@ECII，
sapply
执行相同的操作，因为data.frame在内部是一个列表，可以直接通过
sapply
传递列。请检查我的答案，了解如何使用
apply
，虽然
sapply
是您应该使用的。@juba，（+1），但我怀疑
sapply（2:ncol（df），function（idx）t.test（df[[idx]]][df[[1]]<0.4]，df[[idx]]][df[[1]>0.6]）$p.value）
会更快（如果OP不想知道名字的话）。是的。就这样。为什么选择了
sapply
而不是
apply
。出于好奇，是否可以使用
apply
？@ECII，
sapply
执行相同的操作，因为data.frame在内部是一个列表，可以直接通过
sapply
传递列。请检查我的答案，了解如何使用
apply
，虽然
sapply
是您应该使用的。@juba，（+1），但我怀疑
sapply（2:ncol（df），function（idx）t.test（df[[idx]]][df[[1]]<0.4]，df[[idx]]][df[[1]>0.6]）$p.value）
会更快（如果OP不需要名字的话）。