我有一个数据框:
gene=c("Esr", "Esr", "Esr", "Nop", "Nop", "Nop", "Stu", "Mkp", "Mkp", "P53", "Ard", "Ard")
int_1=c(34,56,544,566,123,00,343,56,22,10,11,19)
int_2=c(24,26,58,56,13,00,34,6,22,10,119,109)
int_3=c(14,36,54,566,12,00,43,56,00,770,11,119)
df1 = cbind.data.frame(gene, int_1, int_2, int_3)
我正在尝试使用tidyverse软件包,因此使用这些解决方案 将不胜感激(如果可能)。非常感谢。
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我们可以使用dplyr::summarise_all
(1)为平均值
library(tidyverse)
df2 <- df1 %>%
group_by(gene) %>%
summarise_all(mean)
df2;
## A tibble: 6 x 4
# gene int_1 int_2 int_3
# <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 Ard 15.0 114. 65.0
#2 Esr 211. 36. 34.7
#3 Mkp 39.0 14. 28.0
#4 Nop 230. 23. 193.
#5 P53 10.0 10. 770.
#6 Stu 343. 34. 43.0
(2)求和
df2 <- df1 %>%
group_by(gene) %>%
summarise_all(sum)
df2;
## A tibble: 6 x 4
# gene int_1 int_2 int_3
# <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 Ard 30. 228. 130.
#2 Esr 634. 108. 104.
#3 Mkp 78. 28. 56.
#4 Nop 689. 69. 578.
#5 P53 10. 10. 770.
#6 Stu 343. 34. 43.
或者在基数R中,您可以使用aggregate
aggregate(cbind(int_1, int_2, int_3) ~ gene, data = df1, sum)
# gene int_1 int_2 int_3
#1 Ard 30 228 130
#2 Esr 634 108 104
#3 Mkp 78 28 56
#4 Nop 689 69 578
#5 P53 10 10 770
#6 Stu 343 34 43