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

我正在尝试将按变量值过滤的数据集传递给 R 中 "asbio" 包中的 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

Error in dim(robj) <- c(dX, dY) : dims [product 0] do not match the length of object [1]

我不明白是什么原因造成的，除了假设被比较的两个向量在应用过滤器后变得不同长度。

除了将数据显式子集化为新数据帧并改用它之外，还有其他方法可以解决此问题吗？我知道这会起作用，但想知道是否存在更优雅的解决方案。

Answer 1

首先，%>% 管道将 data.frame 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 包中的 %$% 管道实现此目的。它的工作原理类似于 with 函数。

library(magrittr)

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

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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`)
  )

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

dplyr, dunn test, Error in dim(robj) <- c(dX, dY) : dims [product 0] do not match the length of object

r

filter

dplyr

asbio

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