在r中的多列（变量）上使用函数答案

【问题标题】：use function on multiple columns (variables) in r在r中的多列（变量）上使用函数
【发布时间】：2020-05-27 12:48:11
【问题描述】：

我正在尝试使用 car 包中的 leveneTest 函数运行方差同质性测试。我可以像这样在单个变量上运行测试（以 iris 数据集为例）

library(car)
library(datasets)

data(iris)

leveneTest(iris$Sepal.Length, iris$Species)

但是，我想同时对数据集中的所有因变量进行测试（例如 Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width）。我猜它与 apply 系列函数（sapply、lapply、tapply）有关，但我就是不知道怎么做。我最接近的是这样的：

lapply(iris, leveneTest(group = iris$Species))

但是我得到了错误

Error in leveneTest.default(group = iris$Species) : 
  argument "y" is missing, with no default

我的理解可能是因为它无法指定结果变量。我确定我一定错过了应用函数的一些明显用途，但我只是不明白它是什么。为基本问题道歉，但我对 R 相对较新，并且经常将相同的函数应用于多个变量（通常通过多次复制代码），所以了解如何正确使用这些函数会很棒:)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

函数的常用参数需要在lapply内传递给...。像这样：

lapply(subset(iris, select = -Species), leveneTest, group = iris$Species)

help("lapply") 解释说... 用于“FUN 的可选参数”（意思是lapply 不是FUN 的可选参数）并提供lapply(x, quantile, probs = 1:3/4) 作为示例。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据@Roland 的回答，您也可以在基础 R 中执行以下操作：

lapply(iris[,-5], leveneTest, group = iris$Species

-5 显然特定于 iris 数据集。您可以将其替换为类似

的变量

lapply(iris[,-length(iris)]....

这会让你删除 df 的最后一个元素，假设你的分组变量是最后一个。

另外，作为 data.table 的粉丝，如果您有兴趣，我会添加一个选项供您使用。

dt.iris[, lapply(.SD, leveneTest, group = Species), .SDcols = !'Species']

此代码使您能够以与上述基本 R 示例类似的方式从 lapply 函数中“删除” Species 列，但通过 .SD 和 .SDcols 变量显式命名。然后你以相当直接的方式运行你的分析。希望这会有所帮助！

【讨论】：