我有一个data.table如下：
library(data.table)
DT <- fread(
"ID country year Event_A Event_B
4 BEL 2002 0 1
5 BEL 2002 0 1
6 NLD 2002 1 1
7 NLD 2006 1 0
8 NLD 2006 1 1
9 GBR 2001 0 1
10 GBR 2001 0 0
11 GBR 2001 0 1
12 GBR 2007 1 1
13 GBR 2007 1 1",
header = TRUE)
通过执行以下操作，我可以得到Event_A与其他数字列的相关性：
numcols <- names(Filter(is.numeric,DT))
corr_y <- DT[, data.table(var=numcols, cor(.SD[, mget(numcols)], .SD[, mget("Event_A")],use=
"pairwise.complete.obs", method= "pearson"))]
不过，我也想有一个向量，该向量具有相关性的意义，例如sign_corr_y。
我知道cor.test具有重要性，但以下内容无效：
sign_corr_y<- DT[, data.table(var=numcols, cor.test(.SD[, mget(numcols)], .SD[, mget("Event_A")],use= "pairwise.complete.obs", method= "pearson"))]
给出错误：Error in cor.test.default(.SD[, mget(numcols)], .SD[, mget("Event_A")], :
'x' and 'y' must have the same length
这也不起作用：
sign_corr_y<- DT[, data.table(var=numcols, cor.test$p.value(.SD[, mget(numcols)], .SD[, mget("Event_A")],use= "pairwise.complete.obs", method= "pearson"))]
我已经查看了他们所做的here，但是我不知道如何将unlist整合到我的data.table解决方案中。
有人可以帮忙吗？
编辑：我的实际数据（在函数内部使用）仍然出现错误：
基于@IceCreamToucan的回答，我已经尝试过：
corr_y_sign <- DT[, data.table(var=numcols, sapply(Filter(is.numeric, DT), function(x) cor.test(x, DT[, mget(corvar)], use= "pairwise.complete.obs", method= "pearson")$p.value))]
corr_y_sign <- sapply(Filter(is.numeric, DT), function(x) cor.test(x, DT[, mget(corvar)], use= "pairwise.complete.obs", method= "pearson")$p.value)
但是我总是会收到错误：Error in cor.test.default(x, DT[, mget(corvar)], use = "pairwise.complete.obs", :
'x' and 'y' must have the same length