在R中,如何在数据帧上一次性使用p.adjust的所有方法



目前我有一个p值的数据帧。

l<- data.frame(p1 = c(0.01,0.5,0.6), p2= c(0.04,0.9,0.02))

并且我希望在每列上使用独立于其他列的所有方法来应用CCD_ 1。

以下是唯一可行的方法。。。但一次仅针对一列。

library(multcomp)
set.seed(2020)
l<- data.frame(p1 = c(0.01,0.5,0.6), p2= c(0.04,0.9,0.02))
p.adjust.M<- p.adjust.methods
sapply(p.adjust.M, function(meth) p.adjust( l[,1], meth))
`p.adjust.M<- p.adjust.methods`

下面的输出是针对第一列的。理想情况下,我希望将下面的所有方法一次性应用于所有列,并具有与n列调整相对应的n个数据帧。

holm hochberg hommel bonferroni   BH    BY  fdr none
[1,] 0.03     0.03   0.03       0.03 0.03 0.055 0.03 0.01
[2,] 1.00     0.60   0.60       1.00 0.60 1.000 0.60 0.50
[3,] 1.00     0.60   0.60       1.00 0.60 1.000 0.60 0.60

不幸的是,我会有很多专栏,所以这不是一个可行的方法。

提前感谢!

您可以将整个sapply()函数封装在lapply()函数中,其中数据(第一个参数(是您的数据集,如下所示:

lapply(l, function(L)sapply(p.adjust.M, function(meth) p.adjust( L, meth)))
# $p1
# holm hochberg hommel bonferroni   BH    BY  fdr none
# [1,] 0.03     0.03   0.03       0.03 0.03 0.055 0.03 0.01
# [2,] 1.00     0.60   0.60       1.00 0.60 1.000 0.60 0.50
# [3,] 1.00     0.60   0.60       1.00 0.60 1.000 0.60 0.60
# 
# $p2
# holm hochberg hommel bonferroni   BH   BY  fdr none
# [1,] 0.08     0.08   0.08       0.12 0.06 0.11 0.06 0.04
# [2,] 0.90     0.90   0.90       1.00 0.90 1.00 0.90 0.90
# [3,] 0.06     0.06   0.06       0.06 0.06 0.11 0.06 0.02

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