为每组中的每一行运行一个 wilcox 函数答案

【问题标题】：Run a wilcox function for each row in each group为每组中的每一行运行一个 wilcox 函数
【发布时间】：2019-10-03 10:58:39
【问题描述】：

我有一个如下的数据框：

df <- data.frame(group = c("A", "B", "C", "D", "E"), 
                 country=c("US","UK"),
                 md = runif(10,0,10), 
                 og = runif(10, 0, 10))

并希望在每一行中应用 wilcox 函数来比较每个组和每个国家/地区的 md 和 og。

results <- apply(df,1,function(x){
 df <- data.frame(x)
 wres<-wilcox.test(df$md,df$og)
 df$test<-format(wres$p.value,scientific = F)
 })

我想让另一列包含 P 值。但是当我运行它时，它给了我以下错误：

Error in wilcox.test.default(df$mean_modified, df$mean_original) : 
  'x' must be numeric

【问题讨论】：

要将它应用于您可以执行的每一行mapply(function(x, y) wilcox.test(x, y)$p.value, df$md, df$og)，但这是您想要的吗？
如何在你提到的函数中得到一个新的列名p.value
我已经使用以下方法重命名它，但你有更好的选择：df1

标签： r apply

【解决方案1】：

我们可以使用mapply 为每个值应用wilcox.test，然后从中提取p.value

df$p.value <- mapply(function(x, y) wilcox.test(x, y)$p.value, df$md, df$og)

【讨论】：

【解决方案2】：

我正在尝试自己学习apply。您似乎想比较每个组或国家/地区的 md 和 og。还有其他（更好的）解决方案。这是一个使用apply family 比较md 和og 的country 的练习：

results <- sapply(levels(df$country), function(x){
  df <- subset(df, country== x)
  wilcox.test(df$md,df$og)$p.value})
results

你会得到类似的东西：

> results
       UK        US 
0.8412698 0.1507937

【讨论】：