将多个样本的回归汇总输出组合到R中的单个数据帧中

，可以使用R语言中的函数和技术来实现。以下是一种常见的方法：

首先，确保你已经安装了R语言的相关包，如dplyr和tidyverse。
创建一个空的数据框，用于存储回归结果。可以使用data.frame()函数创建一个空的数据框，指定列名和数据类型。

result_df <- data.frame(sample_id = character(),
                        coefficient = numeric(),
                        p_value = numeric(),
                        stringsAsFactors = FALSE)

循环遍历每个样本，进行回归分析，并将结果添加到数据框中。

for (i in 1:length(samples)) {
  # 进行回归分析，这里假设使用lm()函数进行线性回归
  model <- lm(dependent_variable ~ independent_variable, data = samples[[i]])
  
  # 提取回归系数和p值
  coefficient <- coef(model)[2]  # 假设回归模型中只有一个自变量
  p_value <- summary(model)$coefficients[2, 4]
  
  # 将结果添加到数据框中
  result_df <- result_df %>%
    add_row(sample_id = i,
            coefficient = coefficient,
            p_value = p_value)
}

在上述代码中，samples是一个包含多个样本数据的列表，每个样本数据都是一个数据框。dependent_variable和independent_variable是回归模型中的因变量和自变量。