使用 dplyr 在 R 中调用 prop.test 函数

Question

我正在尝试计算几个二项式比例置信区间。我的数据在数据框中，虽然我可以成功地从prop.test返回的对象中提取estimate，但在数据帧上运行时，conf.int变量似乎为 null。

library(dplyr)
cases <- c(50000, 1000, 10, 2343242)
population <- c(100000000, 500000000, 100000, 200000000)
df <- as.data.frame(cbind(cases, population))
df %>% mutate(rate = prop.test(cases, population, conf.level=0.95)$estimate)

这适当地返回

cases population       rate
1   50000      1e+08 0.00050000
2    1000      5e+08 0.00000200
3      10      1e+05 0.00010000
4 2343242      2e+08 0.01171621

但是，当我跑步时

df %>% mutate(confint.lower= prop.test(cases, pop, conf.level=0.95)$conf.int[1])

我可悲地得到

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
Column `confint.lower` is of unsupported type NULL

有什么想法吗？我知道计算二项式比例置信区间的替代方法，但我真的很想学习如何很好地使用dplyr。

谢谢！

Answer 1

您可以使用dplyr::rowwise()按行分组：

df %>%
rowwise() %>%
mutate(lower_ci = prop.test(cases, pop, conf.level=0.95)$conf.int[1])

默认情况下，dplyr采用列名并将它们视为向量。因此，矢量化函数，如上面提到的@Jake Fisher，无需添加rowwise()即可工作。

这就是我一次捕获所有置信区间分量的方法：

df %>%
rowwise %>%
mutate(tst = list(broom::tidy(prop.test(cases, pop, conf.level=0.95)))) %>%
tidyr::unnest(tst)

Answer 2

从版本1.0.0开始，rowwise()不再受到质疑。

从dplyr0.8.3版本开始，rowwise()函数的生命周期状态为"质疑"。

作为替代方案，我宁愿建议使用purrr::map2()来实现目标：

df %>%
mutate(rate = map2(cases, pop, ~ prop.test(.x, .y, conf.level=0.95) %>%
broom::tidy())) %>%
unnest(rate)