Lapply在数据帧中进行迭代t检验

Question

我有一个带有38个变量的数据框数据集30。我想对37个变量中的一些进行t检验，然后对38个变量进行分组...像这样：

t.test (dataset30$Var1[which(dataset30$Var38 == 1)],dataset30$Var[which(dataset30$Var38 == 2)])

作为解决方案的第一步，我不高兴地尝试遍历所有变量，但失败了：

lapply(dataset30, t.test(x[which(dataset30$Var38 == 1)],x[which(dataset30$ == 2)]))

怎么办？

Answer 1

如何？

由于没有给出示例，因此我将使用mtcars作为R环境中存在的数据集。

mtcars_subst <- mtcars[,c("mpg", "drat", "hp", "am")] #Sample data
#Final code for running t.test
lapply(mtcars_subst[,c(1,2,3)], function(x)t.test(x ~ am, data=mtcars_subst))
 # iteratively running t.test on column mpg, drat and hp basis am as the category

澄清后已更新：

逻辑：

过滤4和6上的cyl值，cyl中共有3个类别（4,6和8），仅选择4,6。我在这里用了％in％。您可以在lapply内过滤，或者在外部过滤所需数据的子集，然后使用lapply。

mtcars_subst <- mtcars[,c("mpg", "drat", "hp", "cyl")]
lapply(mtcars_subst[mtcars_subst$cyl %in% c(4,6),c(1,2,3)], function(x)t.test(x ~ cyl, data=mtcars_subst[mtcars_subst$cyl %in% c(4,6),])) #comparing certain 2 groups