Question

我对在r中工作非常陌生，希望在编写代码方面获得一些帮助。

下面是汇总数据框，BARCODE是每个样品处理的名称，在每个样品处理中，都有“ pos”或“ neg”的数据集，分别代表阳性和阴性对照。

如何编写代码以计算每个BARCODE中EXPERIMENT_TYPE中变量的CV％？ CV％可以通过以下公式计算，即mean_pos / sd_pos * 100％

BARCODE EXPERIMENT_TYPE     MEAN         SD
1 ACC_MCF10A            neg 1882.700  421.39194
2 ACC_MCF10A            pos  158.500   60.80328
3 ACC_Rad21             neg 2219.714 1069.38612
4 ACC_Rad21             pos  134.950   81.46131

我想要的数据输出是这样的

BARCODE      CV%_pos    CV%_neg
1 ACC_MCF10A   
2 ACC_Rad21

谢谢！任何帮助将不胜感激!!!!

Answer 1

这是一个tidyverse选项

library(tidyverse)
df %>% 
  group_by(BARCODE, EXPERIMENT_TYPE) %>% 
  summarise(CV = SD / MEAN*100) %>%
  rename(EXPERIMENT_TYPE = CV,
         `CV%` = EXPERIMENT_TYPE) %>% # here we (more or less) swap column names
  spread(`CV%`, EXPERIMENT_TYPE, sep = "_")
# A tibble: 2 x 3
# Groups:   BARCODE [2]
#   BARCODE    `CV%_neg` `CV%_pos`
#   <chr>          <dbl>     <dbl>
# 1 ACC_MCF10A      22.4      38.4
# 2 ACC_Rad21       48.2      60.4

数据

df <- structure(list(BARCODE = c("ACC_MCF10A", "ACC_MCF10A", "ACC_Rad21", 
"ACC_Rad21"), EXPERIMENT_TYPE = c("neg", "pos", "neg", "pos"), 
    MEAN = c(1882.7, 158.5, 2219.714, 134.95), SD = c(421.39194, 
    60.80328, 1069.38612, 81.46131)), .Names = c("BARCODE", "EXPERIMENT_TYPE", 
"MEAN", "SD"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", 
"3", "4"))

如何编写函数来创建数据框

1 个答案: