优化代码data <- data.frame(var1 = c(1, 2, 3), var2 = c(4, 5, 6), p = p_values)

可以使用向量化操作来优化这段代码，避免使用循环。可以尝试使用下面的代码：

data <- data.frame(var1 = c(1, 2, 3), var2 = c(4, 5, 6), p = p_values)

这个代码创建一个长度为3的向量`p_values`，然后用`c()`函数将`var1`和`var2`的值组合成两个长度为3的向量。然后使用`data.frame()`函数将这些向量组合成一个数据框。这样的向量化操作通常比循环更快。

相关问题

cur_control_var3 <- control_var3[, i] # 拼接数据 cur_data <- data.frame( dependent = dependent_data, independent = cur_independent_data, control_var1 = cur_control_var1, control_var2 = cur_control_var2, control_var3 = cur_control_var3 )但是Error in eval(predvars, data, env) : object 'dependent' not found

这个错误通常是因为在 `data.frame` 函数中指定的 `dependent_data` 变量名在当前环境中不存在。请检查一下 `dependent_data` 变量是否已定义并且可用。如果变量名正确，但仍然出现此错误，则可能需要检查 `data.frame` 函数中的其他变量名是否正确。您可以尝试使用 `names()` 函数检查数据框中列的名称是否正确。如果问题仍然存在，请提供更多代码和数据，以便更好地理解问题的上下文。

cur_data <- data.frame( dependent = dependent_data, independent = cur_independent_data, control_var1 = cur_control_var1, control_var2 = cur_control_var2, control_var3 = cur_control_var3 ) 但是Error in eval(predvars, data, env) : object 'dependent' not found

这个错误提示告诉我们在执行代码时无法找到名为"dependent"的对象，有可能是以下几个原因引起的：

1. 没有定义名为"dependent"的变量或数据框。
2. 变量名写错了，可能应该是"Dependent"或其他类似的名字。
3. 在数据框中没有包含名为"dependent"的列。

请检查一下你的代码，确认是否存在以上问题。