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我正在使用这个示例 data.frame
和代码。我想在两组之间进行多次测试,但是当一组中没有数据时,就会导致错误。如何在没有两组的情况下跳过比较并仍然在其他组上运行代码?
library(dplyr)
df <- data.frame(group=c(rep(0,10),rep(1,10)),
apple = as.numeric(c(runif(20, -1, 18))),
pear = as.numeric(c(rep("NA",12), runif(8, 2, 7))),
banana = as.numeric(c(runif(10, 1, 3), runif(10, 2.5, 6))),
cherry = as.numeric(c(runif(9, 5, 12), rep("NA",11))))
df_new <- df %>% summarise(across(!group, ~wilcox.test(.x ~ group)$p.value), exact=NULL) %>%
bind_rows(., p.adjust(., method = 'BH')) %>%
bind_rows(df, .) %>%
mutate(group=replace(group, is.na(group), c('p.values', 'adjusted_p.values')))
# Error in `summarise()`:
# ! Problem while computing `..1 = across(!group, ~wilcox.test(.x ~ group)$p.value)`.
# Caused by error in `across()`:
# ! Problem while computing column `pear`.
# Caused by error in `wilcox.test.formula()`:
# ! grouping factor must have exactly 2 levels
# Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
最佳答案
如评论中链接的问题所述,您可以在 across()
的函数中使用 try()
或 tryCatch()
> 静默捕获错误。基本上,它表示“如果没有错误,则返回结果(在您的情况下为 p 值),如果有错误,则移至下一个变量”。
df_new <- df %>%
summarise(
across(
!group,
function(x) {
out <- try(wilcox.test(x ~ group)$p.value, silent = TRUE)
if (!inherits(out, "try-error")) {
return(out)
}
}
),
exact = NULL
) %>%
bind_rows(., p.adjust(., method = "BH")) %>%
bind_rows(df, .) %>%
mutate(group = replace(group, is.na(group), c("p.values", "adjusted_p.values")))
df_new
#> group apple pear banana cherry
#> 1 0 7.8559712 NA 2.085272e+00 8.606734
#> 2 0 10.3555136 NA 1.021946e+00 9.759360
#> 3 0 10.9658917 NA 2.839778e+00 7.334473
#> 4 0 1.5944729 NA 2.371802e+00 7.262835
#> 5 0 7.6975703 NA 1.805847e+00 7.527016
#> 6 0 14.3173630 NA 2.029271e+00 10.610466
#> 7 0 6.0701846 NA 1.681383e+00 6.397823
#> 8 0 14.9290293 NA 1.668531e+00 10.541239
#> 9 0 11.0102237 NA 2.202353e+00 8.274926
#> 10 0 6.6343644 NA 2.613700e+00 NA
#> 11 1 10.9747881 NA 3.660303e+00 NA
#> 12 1 14.5043713 NA 3.064596e+00 NA
#> 13 1 5.3523349 4.165088 3.441590e+00 NA
#> 14 1 12.9285923 5.586389 3.768061e+00 NA
#> 15 1 9.0848274 4.119166 3.706076e+00 NA
#> 16 1 1.3605938 2.721709 3.894040e+00 NA
#> 17 1 1.8937699 6.235140 2.826658e+00 NA
#> 18 1 15.5570770 3.414619 2.702846e+00 NA
#> 19 1 0.6901305 6.319984 3.219524e+00 NA
#> 20 1 15.1907810 4.879057 4.147871e+00 NA
#> 21 p.values 0.9705125 NA 4.330035e-05 NA
#> 22 adjusted_p.values 0.9705125 NA 8.660071e-05 NA
由 reprex package 创建于 2022-08-11 (v2.0.1)
关于r - 由于 NA 多次运行时出现 Wilcox.test 错误(在 R 中使用 dplyr),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73300801/
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