如何解决有没有办法使用 map() 函数为 R 中的每一列自动进行 pairwise.wilcoxon.test 分析？
我是 R 的新手，所以我希望能得到所有帮助！ 我有一个包含 652 列的数据框，其中第一列有 3 个因子，其余列是蛋白质和每个因子看到的蛋白质数量。这是它的样子。
| 参与者 | C3 | FBN1 | TTN |
|---|---|---|---|
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| PD | 2.1 | 2.2 | 3.5 |
| PD | 2.0 | 8.4 | 2.4 |
| PD | 6.8 | 8.1 | 6.0 |
| PD | 3.5 | 3.7 | 5.7 |
| 控件 | 2.0 | 2.0 | 2.0 |
| 控件 | 9.1 | 1.0 | 7.3 |
| 控件 | 8.1 | 7.3 | 4.0 |
| 控件 | 5.0 | 8.2 | 2.1 |
data <- read_excel('file.xlsx')
library(tidyverse)
WT_df <- data %>% select(c(2:652))
WT_data <- map_dbl(WT_df,~ pairwise.wilcox.test(.x ~ data$Participant,WT_df,p.adjust.method="fdr",paired=TRUE))
Error in if (length(ans) == 0L || as.character(ans[[1L]])[1L] == "~") { : missing value where TRUE/FALSE needed
我做错了什么？
编辑：这是我的数据的可重现示例：
structure(list(Participant = structure(c(1L,1L,2L,3L),.Label = c("AD","Control","PD"),class = "factor"),C3 = c(6,3.5,4,14,8,6.5,7,10.5,5.5,2,7.5,2.5,13.5,9,4.5,5,21.5),ALB = c(39,37,43,42,41.5,40,36.5,39.5,40.5,42.5,38.5,39,44.5,41,42.5),TTN = c(36.5,1,0),FLNA = c(20.5,15.5,21,19,20.5,17.5,19.5,18.5,22,17,21.5,15.5),row.names = c(NA,-20L),class = c("tbl_df","tbl","data.frame"))
我提供的表格的列名（蛋白质）可能不一样，但这并不重要。
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