Сортировка по столбцам по шкале R

Question

Я новичок в R, поэтому мой вопрос может быть очень простым. У меня есть следующий dataframe

   FM_1  SBM_1  FM_2  BP_1  BP_2  SBM_2 
K00121 -0.1839897960 -0.8656314 -0.8411707 -0.69968109 -0.8031558 -0.70689896 
K08660 -0.5250720652 -0.1513665 -0.2865290 -0.01167864 -0.4330590 -0.52919490 
K07408 -0.3784026846 -0.1521273 0.1021097 -0.40613804 -0.4201983 -0.27915511 
K13524 -0.4049012076 -0.8533916 -0.4431474 -0.15884372 -0.5256129 -0.54496893 
K00600 -0.0009098706 0.2313674 -0.1080085 -0.07682120 -0.1740538 0.09553883 
K00286 -0.2710184537 -0.2543416 0.1453829 -0.11907861 0.3392705 -0.19903857 

Я хотел бы создать новый dataframe с теми же строками, но в качестве столбцов средних столбцов с одинаковым префиксом (т.е. «FM», «SBM», «BP») , Я пытаюсь функция aggregate(), но у меня возникают проблемы с аргументом «by». Я не могу понять. Может ли кто-нибудь дать мне подсказку? Очень ценится.

С уважением, Christian

Answer 1

Вы можете использовать melt и dcast от "reshape2". Если предположить, что data.frame называется «mydf», попробуйте следующее:

library(reshape2) 

## melt your data. Since you have rownames, wrap in `as.matrix` 
## to get the rownames as a variable in the long data.frame 
dfL <- melt(as.matrix(mydf)) 

## Your "Var2" column should be split to give us access to the "variable" 
## and "time" values. (Only the "variable" part is required here.) 
dfL <- cbind(dfL, colsplit(as.character(dfL$Var2), "_", c("var", "time"))) 

## The new data now look like this: 
head(dfL) 
#  Var1 Var2   value var time 
# 1 K00121 FM_1 -0.1839897960 FM 1 
# 2 K08660 FM_1 -0.5250720652 FM 1 
# 3 K07408 FM_1 -0.3784026846 FM 1 
# 4 K13524 FM_1 -0.4049012076 FM 1 
# 5 K00600 FM_1 -0.0009098706 FM 1 
# 6 K00286 FM_1 -0.2710184537 FM 1 

## From here, it's easy to aggregate with `dcast` 
dcast(dfL, Var1 ~ var, value.var="value", fun.aggregate=mean) 
#  Var1   BP   FM  SBM 
# 1 K00121 -0.7514184 -0.51258025 -0.7862652 
# 2 K00286 0.1100959 -0.06281778 -0.2266901 
# 3 K00600 -0.1254375 -0.05445919 0.1634531 
# 4 K07408 -0.4131682 -0.13814649 -0.2156412 
# 5 K08660 -0.2223688 -0.40580053 -0.3402807 
# 6 K13524 -0.3422283 -0.42402430 -0.6991803 

---

Переход от «длинной» формы, вы можете также использовать aggregate (попробуйте aggregate(value ~ Var1 + var, dfL, mean)), но результат будет, сам по себе, быть в длинная форма.

Answer 2

Вот одна альтернатива

> prefix <- unique(unlist(strsplit(names(df), "\\_[0-9]"))) 
> sapply(prefix, function(i) rowMeans(df[, grepl(i, names(df))])) 
       FM  SBM   BP 
K00121 -0.51258025 -0.7862652 -0.7514184 
K08660 -0.40580053 -0.3402807 -0.2223688 
K07408 -0.13814649 -0.2156412 -0.4131682 
K13524 -0.42402430 -0.6991803 -0.3422283 
K00600 -0.05445919 0.1634531 -0.1254375 
K00286 -0.06281778 -0.2266901 0.1100959 

Answer 3

df1 Ваш dataframe

vars<-c("FM","SBM","BP")  
    sapply(vars,function(x)apply(df1[,grep(x,names(df1))],1,mean)) 
         FM  SBM   BP 
     K00121 -0.51258025 -0.7862652 -0.7514184 
     K08660 -0.40580053 -0.3402807 -0.2223688 
     K07408 -0.13814649 -0.2156412 -0.4131682 
     K13524 -0.42402430 -0.6991803 -0.3422283 
     K00600 -0.05445919 0.1634531 -0.1254375 
     K00286 -0.06281778 -0.2266901 0.1100959