从R中的嵌套循环输出结果

Question

在所附的数据框中，我有10个主题（5个男性和5个女性）。每个受试者有三个分析物（A，B，C），每个分析物具有三个访问值（访问次数= 1,2,3）。现在，我想按每种分析物和每次访问对男性和女性进行两组比较。我在分析物中使用i并在访问中使用j的嵌套循环。附加了所需的输出格式（9行7列）。我希望有9行，但这里只有3行。我认为i循环的输出未正确存储，但是我不确定如何正确包含i。有什么建议么？非常感谢你！

df1 = data.frame(id = c(1:10), gender = c(rep(c("F","M"),5)))
df2 = data.frame(id = c(1:10), analyte = c(rep(c("A","B","C"), 10)))
df3 = data.frame(id = rep((1:10),each=3), visit = rep(c("day1","day2","day3"),10))

set.seed(123)
df4 = data.frame(id = rep((1:10),each=9), val=rnorm(n = 90, mean = 0, sd = 1))
df5  = Reduce(function(dtf1, dtf2) merge(dtf1, dtf2, by = "id", all.x = TRUE), list(df1,df2,df3))
df  = cbind(df5,df4)[,-5]

mk1=unique(df$analyte)
mk2=unique(df$visit)

out=matrix(NA, ncol=7, nrow=9)

for(i in 1:length(mk1)){
  for (j in 1:length(mk2)){
    dd = df[as.character(df$analyte)==mk1[i]&as.character(df$visit)==mk2[j],]
    x = as.vector(dd$val[dd$gender=="F"])
    y = as.vector(dd$val[dd$gender=="M"])
    med1=as.numeric(quantile(x, probs=seq(0,1, by=0.25), na.rm=TRUE, type=2)[3])
    med2=as.numeric(quantile(y, probs=seq(0,1, by=0.25), na.rm=TRUE, type=2)[3])
    ci=wilcox.test(x, y, conf.int = TRUE, exact=FALSE)$conf.int
    out[j,] = c(mk1[i], mk2[j],length(x),length(y),
                med1, med2, wilcox.test(x, y, conf.int = TRUE, 
                                        exact=FALSE)$p.value)
  }
}

colnames(out)=c("Analyte", "VISIT", "Female (N)", "Male (N)",
                "Median of Female", "Median of Male", "P_wilxon")

Answer 1

您的直接问题是您要重新分配到同一输出矩阵行。由于 j 从未达到9，因此下面仅保留最后三行。

out[j,] <- ...

但是，不是使用嵌套的for循环将输出迭代地分配给具有硬编码维的预定义矩阵，而是使用更具动态性的方法。考虑通过{em> visit 和 analyte 将by设置为数据帧的子集，然后将子集传递到所需的操作中。最后，最后一个对象的数据帧的行绑定列表：

run_comparison <- function(dd) {
    x <- as.vector(dd$val[dd$gender=="F"])
    y <- as.vector(dd$val[dd$gender=="M"])

    med1 <- as.numeric(quantile(x, probs=seq(0,1, by=0.25), na.rm=TRUE, type=2)[3])
    med2 <- as.numeric(quantile(y, probs=seq(0,1, by=0.25), na.rm=TRUE, type=2)[3])

    wx <- wilcox.test(x, y, conf.int = TRUE, exact=FALSE)

    data.frame(ANALYTE = dd$analyte[[1]], Visit = dd$visit[[1]], 
               Female_N = length(x), Male_N = length(y),
               Female_Median = med1, Male_Median= med2, 
               P_Wilcox = wx$p.value)        
}

df_list <- by(df, df[c("analyte", "visit")], run_comparison)

final_df <- do.call(rbind, df_list)