使用poisson.test与dplyr

Question

我想对泰伯的每一行进行泊松测试。但是，变异失败，因为poisson.test似乎是为数字而不是列设计的。什么是最好的解决办法？目前，我唯一能做到的就是一个明确的for循环.

df <- tribble(
~count, ~time,
5, 10,
4, 7,
8, 10)

# Fails
df %>% mutate(rate = poisson.test(count, T = time)
# Error in poisson.test(remove_count, T = FHs) : 
#   the case k > 2 is unimplemented

Answer 1

由于我们希望在每一行上应用，一个选项是map2，其中它接受'count‘、'time’的每个元素并执行poisson.test

library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
   mutate(rate = map2(count, time, poisson.test))

或者如果我们不想加载另一个包(purrr)，那么这可以用rowwise来完成

df %>% 
   rowwise %>%
   mutate(rate = list(poisson.test(count, time))) 

这将使测试输出作为list列。如果我们对提取estimate感兴趣

df %>%
   mutate(rate = map2_dbl(count, time, ~poisson.test(.x, .y)$estimate))
# A tibble: 3 x 3
#  count  time  rate
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     5    10 0.5  
#2     4     7 0.571
#3     8    10 0.8