我有两个数据帧:
word1=c("a","a","a","a","b","b","b")
word2=c("a","a","a","a","c","c","c")
values1 = c(1,2,3,4,5,6,7)
values2 = c(3,3,0,1,2,3,4)
df1 = data.frame(word1,values1)
df2 = data.frame(word2,values2)
df1:
word1 values1
1 a 1
2 a 2
3 a 3
4 a 4
5 b 5
6 b 6
7 b 7
df2:
word2 values2
1 a 3
2 a 3
3 a 0
4 a 1
5 c 2
6 c 3
7 c 4
我想通过word*
分割这些数据帧,并在R.中执行两个示例t.test
例如,单词"a"在两个data.frame中。单词"a"的data.frames之间的t.test
是多少?对两个数据帧中的所有单词都这样做。
结果是一个数据帧(结果):
word tvalues
1 a 0.4778035
感谢
找到两个数据帧共有的单词,然后在这些单词上循环,对两个数据框进行子集设置并对子集执行t.test
。
例如:
df1 <- data.frame(word=sample(letters[1:5], 30, replace=TRUE),
x=rnorm(30))
df2 <- data.frame(word=sample(letters[1:5], 30, replace=TRUE),
x=rnorm(30))
common_words <- sort(intersect(df1$word, df2$word))
setNames(lapply(common_words, function(w) {
t.test(subset(df1, word==w, x), subset(df2, word==w, x))
}), common_words)
这将返回一个列表,其中每个元素都是其中一个常用字的t.test
的输出。setNames
只是命名列表元素,这样你就可以看到它们对应的单词。
注意,我在这里创建了新的示例数据,因为您的示例数据只有一个共同的单词(a
),所以与您的真实问题并不相似。
如果你只想要一个统计矩阵,你可以做一些类似的事情:
t(sapply(common_words, function(w) {
test <- t.test(subset(df1, word==w, x), subset(df2, word==w, x))
c(test$statistic, test$parameter, p=test$p.value,
`2.5%`=test$conf.int[1], `97.5%`=test$conf.int[2])
}))
## t df p 2.5% 97.5%
## a 0.9141839 8.912307 0.38468553 -0.4808054 1.1313220
## b -0.2182582 7.589109 0.83298193 -1.1536056 0.9558315
## c -0.2927253 8.947689 0.77640684 -1.5340097 1.1827691
## d -2.7244728 12.389709 0.01800568 -2.5016301 -0.2826952
## e -0.3683153 7.872407 0.72234501 -1.9404345 1.4072499