Question

我想知道如何整理以下内容：

首先，我将选择的列聚集到一个包含三列的tibble：strain（=分组因子），params（参数名称）和值（实际值）

decimal a = 159.9m;
decimal b = 355.87m;

a = b + (b = a) - b;

然后我执行多个pairwise.t.test（）：

sel <- t_tcellact %>% select(strain, contains("nbr_")) %>% gather(params, values, nbr_DP:nbr_CD3p)

结果是pairwise.t.tests的结果列表，我可以用它开始清理：

 test2 <- sel %>% bind_rows(sel) %>% split(.$params) %>% map(~ pairwise.t.test(x=.$values, g=.$strain, p.adj = "none"))

列表现在看起来像那样：

test3 <- lapply(test2, tidy)

依旧......

从这里我需要一个包含以下列的元素：参数（例如nbr_CD3p），group1，group2，p.value。

在这个例子中，我只有两个组，但是我希望以通用的方式进行，当我有多个组时也适用。

有没有人知道如何以优雅的方式达到这一点（没有循环）？

Answer 1

我找到了一种方法：

test2 <- sel %>% bind_rows(sel) %>% split(.$params) %>% map(~ pairwise.t.test(x=.$values, g=.$strain, p.adj = "none")) %>% lapply(tidy) %>% do.call("rbind", .) %>% mutate(params = rownames(.)) %>% as_tibble()

Answer 2

你应该可以使用bind_rows()，利用.id参数：

test3 <- lapply(test2, tidy) %>%
     bind_rows(.id = 'parameter')

这将使用test2的名称作为数据框中名为parameter的新列。所有这一切，在上面的评论中建议用以map_df()替换为aosmith的lapply也应该有效。

如何用扫帚整理R中的多个pairwise.t.tests

2 个答案: