对数据框中的过滤列运行 T 检验答案

【问题标题】：Run T Test on Filtered Column in Dataframe对数据框中的过滤列运行 T 检验
【发布时间】：2015-08-14 16:12:07
【问题描述】：

我有一个包含 3 列的数据框：
df=

+------+------+---+
| Var1 | Var2 | n |
+------+------+---+
| Y    | N    | 5 |
| Y    | Y    | 6 |
| Y    | N    | 3 |
| N    | Y    | 8 |
| N    | N    | 1 |
| N    | Y    | 9 |
+------+------+---+

我想对 Var2 中的 Y 与 N 中的值进行 t 检验，但仅限于 Var1 = Y 时。这可能吗？

【问题讨论】：

你试过subset即subset(df, Var1=='Y')然后对子集数据进行测试。或许library(data.table); setDT(df)[Var1=='Y', t.test(n[Var2=='N'], n[Var2=='Y'])$p.value]（例子可能观察不够）
这“有效”，但有没有办法在不先创建新数据框的情况下做到这一点？
你可以做with(df[df$Var1 == "Y",], t.test(n[Var2 == "Y"], n[Var2 == "N"]))
@Adam_G 我只使用setDT 转换为data.table。它应该是有效的
感谢这些。那行得通。

标签： r dataframe statistics

【解决方案1】：

我们可以使用data.table。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），我们设置逻辑条件Var1=='Y'来索引行，子集'n'元素，其中Var2=='N'和Var2=='Y'分别，并执行t.test.

  library(data.table)
   setDT(df)[Var1=='Y', t.test(n[Var2=='N'], n[Var2=='Y'])$p.value]

【讨论】：