如何在R中循环使用此高阶函数？

Question

这个问题与我在这里收到的回覆有关，该回覆具有来自thelatemail的良好功能。 我使用的数据框不是最佳的，但这是我所拥有的，而我只是想在所有行上循环使用此函数。

这是我的df

dput(SO_Example_v1)
structure(list(Type = structure(c(3L, 1L, 2L), .Label = c("Community", 
"Contaminant", "Healthcare"), class = "factor"), hosp1_WoundAssocType = c(464L, 
285L, 24L), hosp1_BloodAssocType = c(73L, 40L, 26L), hosp1_UrineAssocType = c(75L, 
37L, 18L), hosp1_RespAssocType = c(137L, 77L, 2L), hosp1_CathAssocType = c(80L, 
34L, 24L), hosp2_WoundAssocType = c(171L, 115L, 17L), hosp2_BloodAssocType = c(127L, 
62L, 12L), hosp2_UrineAssocType = c(50L, 29L, 6L), hosp2_RespAssocType = c(135L, 
142L, 6L), hosp2_CathAssocType = c(95L, 24L, 12L)), .Names = c("Type", 
"hosp1_WoundAssocType", "hosp1_BloodAssocType", "hosp1_UrineAssocType", 
"hosp1_RespAssocType", "hosp1_CathAssocType", "hosp2_WoundAssocType", 
"hosp2_BloodAssocType", "hosp2_UrineAssocType", "hosp2_RespAssocType", 
"hosp2_CathAssocType"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))
####################
#what it looks like#
####################
require(dplyr)
df <- tbl_df(SO_Example_v1)
head(df)
         Type hosp1_WoundAssocType hosp1_BloodAssocType hosp1_UrineAssocType
1  Healthcare                  464                   73                   75
2   Community                  285                   40                   37
3 Contaminant                   24                   26                   18
Variables not shown: hosp1_RespAssocType (int), hosp1_CathAssocType (int), hosp2_WoundAssocType
  (int), hosp2_BloodAssocType (int), hosp2_UrineAssocType (int), hosp2_RespAssocType (int),
  hosp2_CathAssocType (int)

我的功能是对df$Type所有类别执行chisq.test 。 理想情况下，如果单元格计数小于5，则函数应切换到fisher.test() ，但这是一个单独的问题（尽管提出该方法的人需要额外的布朗尼）。

这是我用来逐行执行的功能

func <- Map(
  function(x,y) {
    out <- cbind(x,y)
    final <- rbind(out[1,],colSums(out[2:3,]))
    chisq <- chisq.test(final,correct=FALSE)
    chisq$p.value
  },
  SO_Example_v1[grepl("^hosp1",names(SO_Example_v1))],
  SO_Example_v1[grepl("^hosp2",names(SO_Example_v1))] 
)
func

但理想情况下，我希望它像这样

for(i in 1:nrow(df)){func}

但这是行不通的。 另一个钩子是，例如当采用第二行时， final调用看起来像这样

func <- Map(
  function(x,y) {
    out <- cbind(x,y)
    final <- rbind(out[2,],colSums(out[c(1,3),]))
    chisq <- chisq.test(final,correct=FALSE)
    chisq$p.value
  },
  SO_Example_v1[grepl("^hosp1",names(SO_Example_v1))],
  SO_Example_v1[grepl("^hosp2",names(SO_Example_v1))] 
)
func

因此该函数应该理解，必须将其对out[x,]的单元格计数从colSums()排除。 这个data.frame只有3行，所以很容易，但是我尝试将这个函数应用于一个单独的data.frame，它包含200行以上，因此能够以某种方式循环会很好。

任何帮助表示赞赏。

干杯

Answer 1

您错过了两件事：

1. 要选择第i行并选择除该行以外的所有行，您要使用u[i]和u[-i]
2. 如果某项的长度与给Map的其他项的长度不同，则会对其进行回收，这是该语言的一种非常普遍的属性。 然后，您只需要在函数中添加一个参数，该参数与您要与其他行相对的行相对应，就可以为传递的矢量的所有项目循环使用该参数。

以下是您所要求的

    # the function doing the stats
    FisherOrChisq <- function(x,y,lineComp) {
        out <- cbind(x,y)
        final <- rbind(out[lineComp,],colSums(out[-lineComp,]))
        test <- chisq.test(final,correct=FALSE)

        return(test$p.value)
    }

    # test of the stat function
    FisherOrChisq(SO_Example_v1[grep("^hosp1",names(SO_Example_v1))[1]],
    SO_Example_v1[grep("^hosp2",names(SO_Example_v1))[1]],2)

    # making the loop
    result <- c()
    for(type in SO_Example_v1$Type){
        line <- which(SO_Example_v1$Type==type)
        res <- Map(FisherOrChisq,
                    SO_Example_v1[grepl("^hosp1",names(SO_Example_v1))],
                    SO_Example_v1[grepl("^hosp2",names(SO_Example_v1))],
                    line
                )
        result <- rbind(result,res)
    }
    colnames(result) <- gsub("^hosp[0-9]+","",colnames(result))
    rownames(result) <- SO_Example_v1$Type

也就是说，您要做的是非常繁重的多次测试。 对于相应的p值，我会非常谨慎，您至少需要使用多次测试校正，例如此处建议的校正。