我想对R中的数据执行两次样本t检验。
给定两个高维数据帧，我需要以某种方式遍历所有行上的匹配列（标头中的字符串colnames（）），并对每个列对执行测试-分别来自df1和df2。问题在于数据帧中的列顺序不正确，即col1格式df1与df2中的col1不匹配，并且df2具有df1中不存在的其他列。我从未将R用于此类任务，而且我想知道是否存在一种快速便捷的解决方案来在t检验的数据帧中找到匹配的列对。
我考虑过for循环，但我认为这对于大型数据帧而言效率很低。
预先感谢您的任何帮助。
*编辑-------两个小的示例数据帧df1和df2 --------------------------------
**** df1 ****
"Row\Column" "A2" "A1" "A4" "A3"
"id_1" 10 20 0 40
"id_2" 5 15 25 35
"id_3" 8 0 12 16
"id_4" 17 25 0 40
**** df2 ****
"Row\Column" "A3" "A8" "A5" "A6" "A1" "A7" "A4" "A2"
"id_1" 0 2 0 4 0 1 2 3
"id_2" 1 5 8 3 4 5 6 7
"id_3" 2 10 6 9 8 9 10 11
"id_4" 7 2 10 2 55 0 0 0
"id_5" 0 1 0 0 9 1 3 4
"id_6" 8 0 1 2 7 2 3 0
匹配的列不过是df1中的列名称与df2中的columnnames匹配。
例如
df1和df2中的两个匹配列是e。 G。 “ A1”和“ A1”，“ A2”和“ A2” ...您就会明白...
最佳答案
没有可复制的示例，很难给您一个好的答案。您还需要定义matching列的含义。
这是2个data.frames的示例，它们具有一些共同的列名。
df1 <- matrix(sample(1:100,5*5,rep=TRUE),ncol=5,nrow=5)
df2 <- matrix(sample(1:100,5*8,rep=TRUE),ncol=8,nrow=5)
colnames(df1) <- letters[6:10]
colnames(df2) <- rev(letters[1:8])
然后，我定义一个包装器
t.test，例如将输出限制为p值和自由度。f <- function(x,y){
test <- t.test(x,y)
data.frame(df = test$parameter,
pval = test$p.value)
}
然后使用
sapply遍历使用intersect获得的常见列sapply(intersect(colnames(df1),colnames(df2)),
function(x) f(df1[,x], df2[,x]))
f g h
df 7.85416 6.800044 7.508915
pval 0.5792354 0.2225824 0.4392895
关于r - R-在两个数据框中找到匹配的列以进行t检验统计(R初学者)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/15865112/