Question

我是R.的新手我需要重新格式化以下数据框：

   `Sample Name` `Target Name`       'CT values'
           <chr>         <chr>    <dbl>
 1      Sample 1         actin  19.69928
 2      Sample 1          Ho-1  27.71864
 3      Sample 1         Nrf-2  26.00012
 9      Sample 9          Ho-1  25.31180
10      Sample 9         Nrf-2  26.41421
11      Sample 9            C3  26.16980
...
15      Sample 1         actin  19.49202

实际上，我希望拥有不同的目标名称＆＃39;作为列名，以及各个“样本名称”。作为行名称。然后该表应显示相应的CT值。但请注意，存在重复，例如，样本1存在两次，作为相应的目标名称，例如，＆＃34;肌动蛋白＆＃34;确实。我想要的是，该表后面只显示这些重复一次，具有两个不同的CT值。

我想这是一个非常基本的R数据帧操作，但正如我所说的，我对R很新，并且不同地使用不同的教程。

非常感谢你！

Answer 1

使用tidyverse包生态系统实现这一目标的一种方法：

library(tidyverse)

tab <- tribble(
  ~`Sample Name`, ~`Target Name`, ~ `CT values`,
  "Sample 1",       "actin",  19.69928,
  "Sample 1",       "Ho-1",  27.71864,
  "Sample 1",       "Nrf-2",  26.00012,
  "Sample 9",       "Ho-1",  25.31180,
  "Sample 9",       "Nrf-2",  26.41421,
  "Sample 9",       "C3",  26.16980,
  "Sample 1",       "actin",  19.49202
)

tab %>%
  # calculate the mean of your dpulicate
  group_by(`Sample Name`, `Target Name`) %>%
  summarise(`CT values` = mean(`CT values`)) %>%
  # reshape the data
  spread(`Target Name`, `CT values`)
#> # A tibble: 2 x 5
#> # Groups: Sample Name [2]
#>   `Sample Name` actin    C3 `Ho-1` `Nrf-2`
#> * <chr>         <dbl> <dbl>  <dbl>   <dbl>
#> 1 Sample 1       19.6  NA     27.7    26.0
#> 2 Sample 9       NA    26.2   25.3    26.4

你也可以使用data.table来更简单地使用它 dcast重塑功能

library(data.table)
#> 
#> Attachement du package : 'data.table'
#> The following objects are masked from 'package:dplyr':
#> 
#>     between, first, last
#> The following object is masked from 'package:purrr':
#> 
#>     transpose
setDT(tab)
dcast(tab, `Sample Name` ~ `Target Name`, fun.aggregate = mean)
#> Using 'CT values' as value column. Use 'value.var' to override
#>    Sample Name      C3     Ho-1    Nrf-2    actin
#> 1:    Sample 1     NaN 27.71864 26.00012 19.59565
#> 2:    Sample 9 26.1698 25.31180 26.41421      NaN

由reprex package（v0.1.1.9000）于2018-01-13创建。

重新格式化R中的数据帧

1 个答案: