dplyr，dunn测试，dim（robj）<-c（dX，dY）中的错误：dims [产品0]与对象的长度不匹配

Question

我试图将通过变量值过滤的数据集从R中的“ asbio”包传递给pairw.kw函数。

example.df <- data.frame( 
                 species = sample(c("primate", "non-primate"), 50, replace = TRUE),
                 treated = sample(c("Yes", "No"), 50, replace = TRUE), 
                 gender = sample(c("male", "female"), 50, replace = TRUE), 
                 var1 = rnorm(50, 100, 5)
               )

library(dplyr)
library(asbio)

with(example.df, pairw.kw(var1, species, conf=0.95))

此代码有效。 然而，

example.df %>% 
   filter(treated=="No") %>% 
   {pairw.kw("var1", "species",conf = 0.95)}

给我错误信息

dim（robj）<-c（dX，dY）中的错误：昏暗[产品0]与对象[1]的长度不匹配

除了假定正在比较的两个向量在应用滤波器后变得不同的长度之外，我不明白是什么原因造成的。

除了将数据显式设置为新数据框并改为使用新数据框之外，是否有其他方法可以解决此问题？ 我知道这行得通，但想知道是否存在更优雅的解决方案。

Answer 1

首先， %>%管道将pairw.kw作为第一个参数传递给pairw.kw函数。 其次， pairw.kw函数需要两个向量作为输入。 您可以使用magrittr软件包中的%$%管道来magrittr 。 它的工作原理类似于with功能。

library(magrittr)

example.df %>% 
   filter(treated=="No") %$% 
   pairw.kw(var1, species, conf = 0.95)

在评论中回答问题：

library(tidyverse)
library(magrittr)
library(asbio)

example.df %>% 
  group_by(treated) %>%
  nest() %>%
  mutate(
    kw = map(
      data,
      ~ .x %$% pairw.kw(var1, species, conf = 0.95)
    ),
    p_val = map_dbl(kw, ~ .x$summary$`Adj. P-value`)
  )