Question

嗨，我正在尝试一种基于特定列在数据框中的位置查找行均值的方法。有问题的数据帧看起来像这样。

dput（head（df））：

structure(list(UUO_miRNA_O.1 = c(7.32066744158959, 3.31345009504282
), UUO_miRNA_O.2 = c(7.43053887142984, 3.23035600235404), UUO_miRNA_O.3 = c(7.68570216473529, 
3.29381316430644), UUO_miRNA_3.1 = c(7.34325738531531, 3.67473069667518
), UUO_miRNA_3.2 = c(7.3048971830047, 3.69280901141072), UUO_miRNA_3.3 = c(7.41661827643479, 
3.06893743175378), UUO_miRNA_3.4 = c(7.43802624369909, 3.43504336111569
), UUO_miRNA_7.1 = c(7.10631159462831, 3.72163460891437), UUO_miRNA_7.2 = c(6.81674699622009, 
3.89466659628421), UUO_miRNA_7.3 = c(6.78711965034826, 3.94771804243868
), UUO_miRNA_7.4 = c(6.54435389593729, 4.14166831423149), UUO_miRNA_14.1 = c(6.84918460025062, 
3.85693219667159), UUO_miRNA_14.2 = c(6.68019422109324, 3.69409920554401
), UUO_miRNA_14.3 = c(6.40959585449136, 3.64231329240453), UUO_miRNA_14.4 = c(6.59104287861439, 
3.64138476787772)), row.names = c("mmu-let-7a-1-3p", "mmu-let-7a-2-3p"
), class = "data.frame")

数据具有不同的重复次数。我想知道一种获取每种实验类型每个基因的行均值的方法。

当前，我正在使用这种类型的代码来获得理想的输出。

apply(df[1:3], 1, mean)
apply(df[4:7], 1, mean)
apply(df[8:11], 1, mean)
apply(df[12:15], 1, mean)

我尝试将其循环，但由于重复次数不一致，因此收效甚微。另外，这段代码并不是最令人愉快的，因此如果R中有一个方法或可以建议的函数，我将非常感激。

Answer 1

您可以尝试使用sub在点号后去除名称。循环遍历新的唯一名称，并计算与每个名称匹配的数据框子集的rowMeans，即

sapply(unique(sub('\\..*', '', names(df))), function(i) rowMeans(df[grepl(i, names(df))]))

#                UUO_miRNA_O UUO_miRNA_3 UUO_miRNA_7 UUO_miRNA_14
#mmu-let-7a-1-3p    7.478969     7.37570    6.813633     6.632504
#mmu-let-7a-2-3p    3.279206     3.46788    3.926422     3.708682

Answer 2

类似的东西：

vec_start <- c(1, 4, 8, 12)
vec_end <- c(3, 7, 11, 15)

mapply(function(x, y) rowMeans(df[seq(x, y)]), vec_start, vec_end)

#                   [,1]    [,2]     [,3]     [,4]
#mmu-let-7a-1-3p 7.478969 7.37570 6.813633 6.632504
#mmu-let-7a-2-3p 3.279206 3.46788 3.926422 3.708682

如何根据位置查找特定列的平均值

2 个答案: