我有两个dataframe，我怎么用R语言给他做超几何检验

在R语言中，如果你想要对两个DataFrame进行超几何检验，通常这是为了比较两个独立样本之间的类别计数是否相符，比如你可能有一个总体DataFrame（包含所有数据），另一个是从这个总体中抽取的小样本DataFrame，你想看看小样本中特定类别出现的次数是否按照预期的比例来自总体。

首先，你需要安装并加载`exactRankTest`包，它包含了超几何分布相关的函数。你可以使用`install.packages()`安装，然后通过`library()`加载：

if (!require("exactRankTest")) {
  install.packages("exactRankTest")
}
library(exactRankTest)

假设你的两个DataFrame分别叫做df1（总体）和df2（样本）。df1有列"category"表示各类别，df2也有相同的列。你需要计算df2中的每个类别的实际观察次数（ob），以及从df1中理论上抽取的总次数（total）和期望在抽样中出现的次数（size）。

例如，如果df1的大小是n1，df2的大小是n2，并且你想检查某个类别k，可以这样做：

# 假设df1$category = c('A', 'B', ..., 'K')，并提取类别k的数据
observed_in_sample <- sum(df2$category == 'k')
total_in_population <- df1 %>% filter(category == 'k') %>% nrow()
size <- n2

# 使用hypergeom()函数进行超几何检验
p_value <- hypergeom.test(observed = observed_in_sample,
                          m = total_in_population,
                          n = n1,
                          x = size)$p.value

这将返回一个小样本中观察到的某类别数量与从大样本按比例随机抽取的期望值之间差异的概率。如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为两类别的频率有显著差异。