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r - 如何选择现有列并使用函数运行统计测试？

问题描述

我有一个数据框（df）。要创建一个新的数据框（df1），我想从原始数据框（df）中选择列。使用 df1，我想省略 NA 并运行统计测试。最后，我希望这个过程作为一个函数。

library(dplyr)

#create example dataframe
A<-c(1,2,1,2,1,2,1)
B<-c(5,2,4,1,5,1,NA)
D<-c(99,99,88,88,99,99,88)
E<-c(10,10,20,10,20,20,20)
df <- data.frame(A,B,D,E)

#Single step process works
df1 <- dplyr::select(df, A, B)
df1 <- na.omit(df1)

wilcox.test(df1$B~df1$A)

#Function does not work
lazy <- function(x,y,z){
  x <- dplyr::select(df, y, z)
  x <- na.omit(x)

  e <- wilcox.test(x$z~x$y)
  return(e)
}
lazy(df2,A,E)

错误：inds_combine(.vars, ind_list) 中的错误：位置必须介于 0 和 n 之间

标签： r

解决方案

lazy <- function(x, y, z){
    x <- df[c(y, z)]
    x <- na.omit(x)

    e <- wilcox.test(x[[z]]~x[[y]])
    return(e)
}
lazy(df, "A", "B")

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