Question

这是我的示例数据的代码：

library(tidyverse)
library(kableExtra)
library(knitr)

df1 <- tibble(
var1A= rnorm(1:10) +1,
var1B= rnorm(1:10) +1,
var2A= rnorm(1:10) +2,
var2B= rnorm(1:10) +2,
var3A= rnorm(1:10) +3,
var3B= rnorm(1:10) +3)


df2 <- tibble(
var1A= rnorm(1:10) +1,
var1B= rnorm(1:10) +1,
var2A= rnorm(1:10) +2,
var2B= rnorm(1:10) +2,
var3A= rnorm(1:10) +3,
var3B= rnorm(1:10) +3)


df3 <- tibble(
var1A= rnorm(1:10) +1,
var1B= rnorm(1:10) +1,
var2A= rnorm(1:10) +2,
var2B= rnorm(1:10) +2,
var3A= rnorm(1:10) +3,
var3B= rnorm(1:10) +3)

我有3个具有2个变量（A和B）的数据帧，每个df具有3个阈值（1、2、3）。现在，我想对每个df和每个阈值执行t.Test-> t.test(varA, varB)。

有了这些代码，我得到了我想要的：一张针对所有df和所有阈值的t.tests表。

threshold <- seq(1,3)
list_dfs = c('df1','df2','df3')

table.t.test <-map(list_dfs,
               function(df_name){
                 x <- get(df_name)
                 lapply(threshold, function(i){
                   t.test(x %>%
                            pull(paste0("var",i,"A")), 
                          x %>% 
                            pull(paste0("var",i,"B")))
                 }) %>% 
                   map_df(broom::tidy) %>% 
                   add_column(.before = 'estimate',
                              df = df_name, 
                              threshold = thresholds)
               }) %>% 
do.call(rbind, .)%>%
select(-estimate, -parameter, -conf.low, -conf.high, -method, -alternative)

在最后一步中，我想按表中的数据框对行进行分组：

table.t.test%>%
kable()%>%
kable_styling()%>%
group_rows(list_dfs[1],1,3)%>%
group_rows(list_dfs[2],4,6)%>%
group_rows(list_dfs[3],7,9)

我担心的是，我想使用for循环将行自动分组：

for (i in seq_along(list_dfs)){
table.t.test%>%
kable()%>%
kable_styling()%>%
group_rows(list_dfs[i],i*3-2,i*3)
}

但是我的for循环不起作用。有人可以帮助我在for循环中实现group_rows（）函数吗？

Answer 1

如果我理解正确，我认为您可以跳过for循环，而只使用index =的{{1}}参数。像这样（下）。此外，在示例代码中，我认为您在添加新列时翻转了threshold = thresholds。

group_rows

在for循环中使用group_rows创建表

1 个答案: