Question

我目前有一个大型矩阵，具有 72行和 919列。

amatrix <- matrix(rexp(919, rate=.1), ncol=919, nrow=72)

由于这是一个包含technical replicates的数据框，因此在进行进一步分析之前，我必须首先对技术复制品的值求平均值。技术复制是连续的（行），每组3个。

有没有一种方法可以同时平均3行，从而生成具有 24行和 919列的新矩阵？

到目前为止，我一直在手动执行此部分，然后将数据导入R。必须有一种方法可以在R中执行此操作，但是我找不到类似的答案。

Answer 1

我相信关键是要知道如何使用R代码来描述模式，例如

rep(1:(nrow(amatrix)/3), each=3)

这只是组级别聚合的问题。您可以使用任何基础的dplyr，data.table或其他聚合方法来完成此操作。

让我们从基数R开始。

我更喜欢将其作为data.frame使用，但是您也可以将其保留为矩阵，而只需使用[]索引而不是$来创建新向量：

amatrix                      <- as.data.frame(matrix(rexp(919, rate=.1), ncol=919, nrow=72))
amatrix$technical_rep_number <- rep(1:(nrow(amatrix)/3), each=3)

创建此向量实际上完全是可选的。您也可以保持矩阵不变，而只需在聚合函数中指定模式（在这种情况下为rep(1:(nrow(amatrix)/3), each=3)）。

从基数R开始，我们可以使用aggregate：

new_table <- aggregate(amatrix, by=list(amatrix$technical_rep_number), mean)

nrow(new_table)

在dplyr中，我们可以使用group_by和summarize：

new_table <- amatrix %>% 
              group_by(technical_rep_number) %>% 
              summarize(mean1 = mean(V1)) # etc

您也可以一次like this利用所有列的方法：

new_table <- amatrix %>% 
              group_by(technical_rep_number) %>% 
              summarise_each(funs(mean))

请注意，summarise_each()已过时，所以我建议summarize_all()：

new_table <- amatrix %>% 
              group_by(technical_rep_number) %>% 
              summarize_all(funs(mean))

R-平均大型矩阵

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