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