Question

我需要转换一些这样的数据：

df<-data.frame(Plate=c("4660", "4660", "4660", "4660", "4660", "4660", "4660", "4660", "4660", "4660", "4660"), Well=c("A1", "A2", "A3", "A4", "B1", "B2", "B3", "C1", "C2", "C3", "C4"), Result=c(1, 10, 100, 1000, 1, 10, 100, 1, 10, 100, 1000), Compound=c("C1", "C1", "C1", "C1", "C2", "C2", "C2", "C3", "C3", "C3", "C3"))
cmpds <- ddply(df, .(Compound), .fun = "t")

我想要最终得到的是：

   1     2     3     4
A  1     10    100   1000
B  1     10    100   NA
C  1     10    100   1000

有没有办法用B4填充丢失的NA行，或者只是忽略它？ t函数或ddply似乎对B与其他{{1}}长度不同的事实感到窒息。

谢谢，的J -

Answer 1

与@Justin一样，我假设你的列名来自井规范的数字部分。如果是这样，这里有一个更通用的解决方案（适用于非单位数字和非单字母，嗯，字母。

library("gsubfn")
library("reshape2")

wells <- strapply(as.character(df$Well), ".*([A-Z]+)([0-9]+)", c, simplify=rbind)
colnames(wells) <- c("well.letter", "well.number")
df <- cbind(df, wells)

然后使用dcast：

> dcast(df, Compound~well.number, value.var="Result")
  Compound 1  2   3    4
1       C1 1 10 100 1000
2       C2 1 10 100   NA
3       C3 1 10 100 1000

如果水平标签没有意义，而您只想填写有多少值，则可以使用plyr执行此操作：

ddply(df, .(Compound), function(DF) {
  as.data.frame(t(DF$Result))
})

给出了

  Compound V1 V2  V3   V4
1       C1  1 10 100 1000
2       C2  1 10 100   NA
3       C3  1 10 100 1000

您想要的并不是很清楚，因为示例中的行标有井号，而代码则表示按复合名称拆分。不确定你真正想要的是什么。

Answer 2

您希望您的行和列是Well列中的字母和数字是否正确？您可以将它们拆分为两个新列：

well.split <- strsplit(df$Well, '')

df$well.letter <- sapply(well.split, '[', 1)
df$well.number <- sapply(well.split, '[', 2)

然后我会使用dcast包中的reshape2：

dcast(df, well.letter~well.number, value.var='Result')

R使用't'和ddply

2 个答案: