Question

您好，我需要在此data.frame中按基因进行总结。

g1 = data.frame ( 
      gene = c( "a","a","a","a","b"),
      value = c(1,200,3,5,0)
    )
  gene value
1    a     1
2    a   200
3    a     3
4    a     5
5    b     0

我想做的是按基因进行聚合，但是要使用一个返回两个变量的函数。对于此示例，可以说此函数返回均值和中位数。

mn <- function ( x ){
    return  ( c( median(x), mean(x) ))
}

因为该函数返回一个向量，所以我需要调用它两次。有没有一种方法可以拆分结果，这样我就不必计算两次了？

g1 %>%
    group_by(gene) %>%
    dplyr::summarize(
        median = mn ( value )[1],  # because mn returns a vector I need to call it twice
        mean = mn ( value )[2]
    ) %>%
    data.frame()

Answer 1

您无法使用dplyr来做到这一点，但可以使用data.table来做到这一点

library(data.table)

g1 = data.table ( 
  gene = c( "a","a","a","a","b"),
  value = c(1,200,3,5,0))


mn <- function(x){
  return(list(med = median(x), mean = mean(x)))
}


g1[, mn(value), by = gene]

Answer 2

您可以使用dplyr进行此操作，尽管它不一定像其他解决方案那样直观。 package com.example import android.databinding.DataBindingUtil import android.os.Bundle import android.support.v7.app.AppCompatActivity import com.example.databinding.ActivityMainBinding class MainActivity : AppCompatActivity() { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) var activityMain:ActivityMainBinding = DataBindingUtil.setContentView(this, R.layout.activity_main) activityMain.data = Thing() } }函数将起作用。注意-我修改了do()函数，为返回的向量分配名称。

这里是mn()的{{3}}。棘手的部分是如何使用do()表示法传递对象。

.$

^{由reference page（v0.2.1）于2019-01-11创建}

在不深入探讨library(dplyr) g1 = data.frame ( gene = c( "a","a","a","a","b"), value = c(1,200,3,5,0) ) mn <- function (x){ return(c(median = median(x), mean = mean(x))) } g1 %>% group_by(gene) %>% do(data.frame(t(mn(.$value)))) %>% data.frame() #> gene median mean #> 1 a 4 52.25 #> 2 b 0 0.00和data.table之间的情况下，以下是在中等大小的数据块上这两种解决方案之间的时间比较：

dplyr

^{由reprex package（v0.2.1）于2019-01-11创建}

dplyr如何汇总和分割返回向量的函数的结果

2 个答案: