将 poisson.test 与 dplyr 一起使用答案

【问题标题】：Using poisson.test with dplyr将 poisson.test 与 dplyr 一起使用
【发布时间】：2019-10-10 18:00:15
【问题描述】：

我想对 tibble 的每一行进行泊松检验。但是， mutate 失败了，因为 poisson.test 似乎是为数字而不是列设计的。最好的解决方法是什么？目前，我唯一设法开始工作的是一个明确的 for 循环......

df <- tribble(
~count, ~time,
5, 10,
4, 7,
8, 10)

# Fails
df %>% mutate(rate = poisson.test(count, T = time)
# Error in poisson.test(remove_count, T = FHs) : 
#   the case k > 2 is unimplemented

【问题讨论】：

标签： r dplyr statistics

【解决方案1】：

由于我们想在每一行上应用，一个选项是map2，它采用'count'、'time'的每个元素并执行poisson.test

library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
   mutate(rate = map2(count, time, poisson.test))

或者如果我们不想加载另一个包 (purrr)，那么可以使用 rowwise 来完成

df %>% 
   rowwise %>%
   mutate(rate = list(poisson.test(count, time)))

这会将测试输出作为list 列。如果我们有兴趣提取estimate

df %>%
   mutate(rate = map2_dbl(count, time, ~poisson.test(.x, .y)$estimate))
# A tibble: 3 x 3
#  count  time  rate
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     5    10 0.5  
#2     4     7 0.571
#3     8    10 0.8

【讨论】：

谢谢！简单的问题。如果我使用df2 = df %>% mutate(rate = map2(count, time, poisson.test))，我将如何从列表列中提取多个元素（例如估计和置信区间）？
@yakzo 你可以做df2 %>% mutate(est = map_dbl(rate, ~ .x$estimate), confL = map_dbl(rate, ~ .x$conf.int[1]), confU = map_dbl(rate, ~ .x$conf.int[2]))