S1 S2 S3 S4
Cohort 1 2 1 1
G1 23 44 67 13
G2 11 78 88 30
G3 45 46 56 66
G4 67 77 22 45
這是我正在使用的演示資料集，其中 S1、S2... 是樣本，群組是群組變數，即 1 或 2，而 G1、G2... 是基因。這些值是運算式值。
我想在佇列 1 和佇列 2 中找到平均表達。
我嘗試使用 if 陳述句，if(data$cohort ==1)但它給了我一個錯誤：條件的長度 > 1 有沒有簡單的方法可以解決這個問題？
uj5u.com熱心網友回復：
資料框是圍繞列而不是行構建的。我首先將資料整理成基于列的長格式：
library(tidyr)
library(dplyr)
library(tibble)
df = t(data) |>
as.data.frame() |>
rownames_to_column(var = "sample") |>
pivot_longer(cols = starts_with("G"), names_to = "gene", values_to = "expression")
df
# # A tibble: 16 × 4
# sample Cohort gene expression
# <chr> <int> <chr> <int>
# 1 S1 1 G1 23
# 2 S1 1 G2 11
# 3 S1 1 G3 45
# 4 S1 1 G4 67
# 5 S2 2 G1 44
# 6 S2 2 G2 78
# 7 S2 2 G3 46
# 8 S2 2 G4 77
# 9 S3 1 G1 67
# 10 S3 1 G2 88
# ...
現在我們有一個清晰的分組列和一個值列，我們可以使用FAQ 中關于按組計算均值的任何方法。這是dplyr方法：
df |>
group_by(Cohort) %>%
summarize(mean_ex = mean(expression))
# # A tibble: 2 × 2
# Cohort mean_ex
# <int> <dbl>
# 1 1 44.4
# 2 2 61.2
（group_by(Cohort, gene)如果你想將這兩者分組的平均值......你可以在你的問題中不清楚你想要的輸出是什么。）
使用此示例資料：
data = read.table(text = ' S1 S2 S3 S4
Cohort 1 2 1 1
G1 23 44 67 13
G2 11 78 88 30
G3 45 46 56 66
G4 67 77 22 45', header = T)
uj5u.com熱心網友回復：
轉置您的資料，然后分組Cohort并匯總dplyr::across()所有基因列：
library(dplyr)
data %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
group_by(Cohort) %>%
summarize(across(G1:G4, mean))
# A tibble: 2 × 5
Cohort G1 G2 G3 G4
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 34.3 43 55.7 44.7
2 2 44 78 46 77
uj5u.com熱心網友回復：
這是另一種可能性：
df %>% pivot_longer(-Cohort) %>%
nest(data = -Cohort) %>%
mutate(mean = map(data, ~mean(.$value))) %>%
unnest(mean)
#> # A tibble: 2 × 3
#> Cohort data mean
#> <int> <list> <dbl>
#> 1 1 <tibble [12 × 2]> 44.4
#> 2 2 <tibble [4 × 2]> 61.2
資料：
df <- read.table(text = "
S1 S2 S3 S4
Cohort 1 2 1 1
G1 23 44 67 13
G2 11 78 88 30
G3 45 46 56 66
G4 67 77 22 45", header =T) %>%
t() %>%
as.data.frame()
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標籤：r生物信息学
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