Question

我是R的新手，并试图用它来处理一些光谱数据。我的数据按行排列，给定样品的每个光谱在一个单独的列中。数据如下所示：

   Plant  Spec1  Spec2  Spec3  Spec4  Spec5  Spec6  Spec7  Spec8  Spec9 Spec10 Spec11 
1  samp1 0.0422 0.0475 0.0453 0.0426 0.0472 0.0527 0.0498 0.0424 0.0423 0.0434 0.0463

我有很多植物样本（samp1到samp10000）和 2000 spec＃读数。我想计算每个样本（spec1 to spec 5，然后spec6 to spec10）的5个规格读数块的简单平均值，即平均每个行的每5列读数。

我想过转置数据，但是我随后必须通过将每个5块平均值除以每个工厂的平均光谱读数（spec1-spec2000）来标准化 5块简单平均数据样品

关于如何进行R编码的任何建议？

Answer 1

这是一种非常简单的方法。

首先，一些示例数据：

set.seed(1)
x <- cbind(Plant = letters[1:5],
           as.data.frame(matrix(rnorm(60), ncol = 12)))
x
#   Plant         V1         V2         V3          V4          V5          V6
# 1     a -0.6264538 -0.8204684  1.5117812 -0.04493361  0.91897737 -0.05612874
# 2     b  0.1836433  0.4874291  0.3898432 -0.01619026  0.78213630 -0.15579551
# 3     c -0.8356286  0.7383247 -0.6212406  0.94383621  0.07456498 -1.47075238
# 4     d  1.5952808  0.5757814 -2.2146999  0.82122120 -1.98935170 -0.47815006
# 5     e  0.3295078 -0.3053884  1.1249309  0.59390132  0.61982575  0.41794156
#            V7         V8         V9        V10        V11        V12
# 1  1.35867955 -0.4149946 -0.1645236 -0.7074952  0.3981059  1.9803999
# 2 -0.10278773 -0.3942900 -0.2533617  0.3645820 -0.6120264 -0.3672215
# 3  0.38767161 -0.0593134  0.6969634  0.7685329  0.3411197 -1.0441346
# 4 -0.05380504  1.1000254  0.5566632 -0.1123462 -1.1293631  0.5697196
# 5 -1.37705956  0.7631757 -0.6887557  0.8811077  1.4330237 -0.1350546

其次，找出“组”栏。使用gl创建列组：

myBreaks <- gl(ceiling((ncol(x)-1)/5), 5)[1:(ncol(x)-1)]

我们可以在sapply中使用这些信息，我们可以方便地使用rowMeans来获取您正在寻找的值。

cbind(x[1], 
      sapply(levels(myBreaks), function(y) {
        rowMeans(x[-1][myBreaks == y])
      }))
#   Plant           1             2          3
# 1     a  0.18778055  0.0031074991  1.1892529
# 2     b  0.36537233 -0.1083305812 -0.4896239
# 3     c  0.05997134  0.0646204262 -0.3515075
# 4     d -0.24235365  0.2024774526 -0.2798217
# 5     e  0.47255547 -0.0007180433  0.6489845

在固定大小的块上的简单平均值

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