我如何在 ddply 中 运行 fisher.test？
How may I run fisher.test within ddply?
d <- data.frame(topic=c("a","a","a","b","c","c"), year=c(2001,2002,2004,2003,2011,2012),
I=c(3,2,4,3,0,1), II=c(2,1,2,3,4,0), III=c(0,0,1,2,3,0))
library(plyr)
chip <- ddply(df.agg[,-2], "topic", function(x){
round(fisher.test(x[,-1])$p.value, 3)
})
#Error in fisher.test(x[, -1]) : 'x' must have at least 2 rows and columns
如何在 ddply 中制作 fisher.test？我想要一行（例如 b）的主题具有 NA 值，但其他行报告 p 值。
您可以使用 split 和 sapply 在 base R 中执行此操作：
sapply(split(d, d$topic), function(i)
if (nrow(i) == 1) {
NA
} else {
round(fisher.test(i[,3:5])$p.value, 3)
})
结果：
a b c
1.000 NA 0.125
d <- data.frame(topic=c("a","a","a","b","c","c"), year=c(2001,2002,2004,2003,2011,2012),
I=c(3,2,4,3,0,1), II=c(2,1,2,3,4,0), III=c(0,0,1,2,3,0))
library(plyr)
chip <- ddply(df.agg[,-2], "topic", function(x){
round(fisher.test(x[,-1])$p.value, 3)
})
#Error in fisher.test(x[, -1]) : 'x' must have at least 2 rows and columns
如何在 ddply 中制作 fisher.test？我想要一行（例如 b）的主题具有 NA 值，但其他行报告 p 值。
您可以使用 split 和 sapply 在 base R 中执行此操作：
sapply(split(d, d$topic), function(i)
if (nrow(i) == 1) {
NA
} else {
round(fisher.test(i[,3:5])$p.value, 3)
})
结果：
a b c
1.000 NA 0.125