R基于二进制列变量在多列上运行多个函数

Question

我想知道解决一个重复出现问题的最有效的技术。

我在电子表格/ csv格式许多数据块中，具有这种形式的（0,1为T/F变量）：

id_code, age, heart_disease, weight, gender, operated, survived, ct_scan, days_hospitalized, 
1332, 43.2, 1,    213, m,  0,  1,  1,  12 
22322, 76.4, 0,    125, f,  1,  0,  0,  45 
995,  55, 1,    199, m,  0,  1,  0,  34 

为了在，比方说对连续变量在测试执行，幸存者与非幸存者：

myfx1 <- function(x) {t.test((x), mydat$survived)} 
myfx1(mydat$age) 
myfx1(mydat$weight) 

然后我用另一个变量替换'存活'并重复。

为了做好应急交叉表中的幸存者与非幸存者，

myfx2 <- function(x) {xtabs(~mydat$survived+x, data=mydat)} 
myfx2(mydat$gender) 
myfx2(mydat$operated) 

我已经试过plyr和doBy;许多示例总是使用均值/方差或其他简单函数来演示使用情况。什么是处理大量变量的最简单最有效的方法？

Answer 1

plyr包中有一个可爱的小函数，它可以逐列运行函数。

colwise(myfx1)(your_db[,you_numeric_columns]) 

---

更新：

id_code <- sample(1:1000,500) 
age <- sample(40:80,500, replace=T) 
heart_disease <- sample(0:1,500,replace=T) 
weight <- sample(105:250,500,replace=T) 
operated <- sample(0:1,500,replace=T) 
survived <- sample(0:1,500,replace=T) 
ctscan <- sample(12:45,500,replace=T) 

dat <- data.frame(id_code,age,heart_disease,weight,operated,survived,ctscan) 

fx1 <- function(x) t.test(x, dat$survived)$p.value 

colwise(fx1)(dat[,2:ncol(dat)]) 

工作对我来说...作为一个例子。