在Dataframe中的筛选列上运行T测试

我有一个包含3列的数据框：
df=

---

我想对n中的值，Y与Var2中的n进行t检验，但仅当Var1=Y时。这可能吗？

我们可以使用

数据。表
。将'data.frame'转换为'data.table'（
setDT（df）
），我们分别设置逻辑条件
Var1=='Y'
来索引行、子集'n'元素，其中
Var2=='n'
和
Var2=='Y'
，并执行
t.test

  library(data.table)
   setDT(df)[Var1=='Y', t.test(n[Var2=='N'], n[Var2=='Y'])$p.value]

您是否尝试过
子集
即
子集（df，Var1=='Y'）
然后对子集数据进行测试。可能
库（data.table）；setDT（df）[Var1=='Y'，t.test（n[Var2=='n']，n[Var2=='Y']）$p.value]
（该示例可能没有足够的观察结果）可以“工作”，但有没有一种方法可以不首先创建新的数据帧就完成它？您可以使用（df[df$Var1=='Y'，]，t.test（n[Var2=='Y'，n[Var2=='n']）执行
）
@Adam\u G我仅使用
setDT
转换为
数据表。这应该是有效的感谢这些。这很有效。
  library(data.table)
   setDT(df)[Var1=='Y', t.test(n[Var2=='N'], n[Var2=='Y'])$p.value]