什么是结合这两个t检验的最佳和最佳方式？

Question

tframe <- data.frame(
p <- apply(bmiqbeta.m, 1, function(x) t.test(x ~ pheno.v)$p.value),
t <- apply(bmiqbeta.m,1, function(x) t.test(x ~ pheno.v)$statistic)) 

bmiqbeta.m是一个包含数据的大矩阵， 其中pheno.v是包含0和1的矩阵。行和coulmns很适合操作，没有问题！ 但是这样，由于bmiqbeta.m有300,000行，因此处理这个并获得结果需要很长时间。 所以，我厌倦了将t检验值分配给数据框

 tframe <- data.frame(apply(bmiqbeta.m, 1, function(x) t.test(x ~ pheno.v)))

as.data.frame.default（x [[i]]，optional = TRUE，stringsAsFactors = stringsAsFactors）中的错误：无法强制类＆＃34;＆＃34; htest＆＃34;＆＃34;到data.frame

任何其他方法来解决这个问题，我们将不胜感激！请做个好社区，当我做相反的事情时，已经给出了错误选择问题的警告。