Rバイナリカラム変数に基づいて複数のカラムで複数の関数を実行する

Question

再発問題を解決する最も効率的な手法を知りたいと思います。 、

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 

たとえば、連続変数のテストで実行するために：

私はこのフォーム（T/F変数の0,1）を有するスプレッドシート/ CSV形式で多くのDBを有します生存者対非生存者：

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

私は '生き残った'を別の変数に置き換えて繰り返します。

私はplyrとdoByを試してみましたが、非生存者、

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

対生存者に不測のクロス集計を行うために、多くの例では、平均/分散またはその他の単純な関数を使用して使用方法を示しています。多数の変数を処理する最も簡単で効率的な方法は何ですか？

Answer 1

plyrパッケージには、列単位で機能を実行する素敵な機能があります。

colwise(myfx1)(your_db[,you_numeric_columns]) 

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更新：例として、私のために

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)]) 

作品...。