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使用 R 从一个 df 及其不同的列值创建一个新的 df

Grendel 发表于 Dev
17
格伦德尔

我正在寻找一种方法，以便从具有多个信息的创建一个新的

也许它仍然是一个简单的事情给你做，但我真的不能得到想要的结果，也许一些专家能告诉我吗？

这是第一个 df：

Col1    Col2    Event   Colvalue1   Colvalue2
Group1  Sp1.1   1   0.20    A
Group1  Sp1.2   1   0.20    A
Group1  Sp2.1   1   0.20    B
Group1  Sp3.1   2   0.12    B
Group1  Sp4.2   2   0.12    B
Group1  Sp5.1   2   0.12    B
Group1  Sp1.3   3   1.40    C
Group1  Sp1.4   3   1.40    C
Group1  Sp6.1   3   1.40    C
Group2  Sp6.1   1   1.20    D
Group2  Sp7.1   1   1.20    D
Group2  Sp9.3   1   1.20    D
Group2  Sp8.1   1   1.20    D
Group2  Sp8.2   2   0.40    E
Group2  Sp9.1   2   0.40    E
Group2  Sp9.2   2   0.40    E
Group2  Sp10.1  3   NA      NA
Group2  SP11.2  3   NA      NA
Group2  SP12.1  3   NA      NA
Group3  Sp1.1   1   5.2     F
Group3  Sp2.1   1   5.2     F
Group3  Sp3.1   1   5.2     F
Group3  Sp4.1   2   0.3     G
Group3  Sp4.2   2   0.3     G
Group3  Sp1.2   2   0.3     G
Group3  Sp8.1   2   0.3     G

这个想法是得到一个new_df输出：

Species Group1  Group2 Group3
Sp1 A   NA G
Sp2 B   NA NO
Sp3 B   NA NO
Sp4 B   NA G
Sp5 B   NA NA
Sp6 C   D NA
Sp7 NA  D NA
Sp8 NA  E G
Sp9 NA  E NA
Sp10 NA X NA
Sp11 NA X NA
Sp12 NA X NA

这是解释：这个想法是首先遍历df1. 让我们拿第一个：

Col1    Col2    Event   Colvalue1   Colvalue2
Group1  Sp1.1   1   0.20    A
Group1  Sp1.2   1   0.20    A
Group1  Sp2.1   1   0.20    B
Group1  Sp3.1   2   0.12    B
Group1  Sp4.2   2   0.12    B
Group1  Sp5.1   2   0.12    B
Group1  Sp1.3   3   1.40    C
Group1  Sp1.4   3   1.40    C
Group1  Sp6.1   3   1.40    C

从这个组中，我想创建一个new_df带有 colnameGroup1和 rowname 的所有Spname存在的所有内容df1：

Species Group1
Sp1 
Sp2 
Sp3 
Sp4 
Sp5 
Sp6 
Sp7 
Sp8 
Sp9 
Sp10
Sp11
Sp12

**如何填写这张表？**为了决定把什么Sp1的Group1，我看看那里该物种存在于Group1:

Col1    Col2    Event   Colvalue1   Colvalue2
Group1  Sp1.1   1   0.20    A
Group1  Sp1.2   1   0.20    A
Group1  Sp1.3   3   1.40    C
Group1  Sp1.4   3   1.40    C

我查看 Colvalue1 列并仅保留具有最低值的事件，Event=1因为Colvalue1=0.20与Colvalue1=1.40for相比Event3。这就是我所剩下的：

Col1    Col2    Event   Colvalue1   Colvalue2
Group1  Sp1.1   1   0.20    A
Group1  Sp1.2   1   0.20    A

这就是我知道我要在Colvalue2此处的列中添加字母“ C”的方式：

Species Group1
Sp1 A
Sp2 
Sp3 
Sp4 
Sp5 
Sp6 
Sp7 
Sp8 
Sp9 
Sp10
Sp11
Sp12

等等等等...

Sp2in 的另一个例子Group1：

这里它只出现一次：

Group1 Sp2.1 1 0.20 B

所以我填写了这封信B：

Species Group1
Sp1 A
Sp2 B
Sp3 
Sp4 
Sp5 
Sp6 
Sp7 
Sp8 
Sp9 
Sp10
Sp11
Sp12

和Sp3,4, 5&相同Sp6：

Species Group1
Sp1 A
Sp2 B
Sp3 B
Sp4 B
Sp5 B
Sp6 C
Sp7 
Sp8 
Sp9 
Sp10
Sp11
Sp12

另一方面Sp7,8，9并且不存在于该组中，因此我添加了NA：

Species Group1
Sp1 A
Sp2 B
Sp3 B
Sp4 B
Sp5 B
Sp6 C
Sp7 NA
Sp8 NA
Sp9 NA
Sp10 NA
Sp11 NA
Sp12 NA

让我们去Group2...：

Col1    Col2    Event   Colvalue1   Colvalue2
Group2  Sp6.1   1   1.20    D
Group2  Sp7.1   1   1.20    D
Group2  Sp9.3   1   1.20    D
Group2  Sp8.1   1   1.20    D
Group2  Sp8.2   2   0.40    E
Group2  Sp9.1   2   0.40    E
Group2  Sp9.2   2   0.40    E

这里Sp1,2,3,4and5不存在，所以我添加NAandSp6并且Sp7只存在于，Event1所以我添加相关的字母 ( D)：

Species Group1 Group2
Sp1 A NA
Sp2 B NA
Sp3 B NA
Sp4 B NA
Sp5 B NA
Sp6 C NA
Sp7 NA D
Sp8 NA
Sp9 NA
Sp10 NA
Sp11 NA
Sp12 NA

但是，Sp8andSp9都存在于Events 1and 中2：Sp8具有smallest valuein的事件Colvalue1是Event 2（所以它会有字母E）。Sp9具有smallest valuein的事件Colvvalue1是Event 2（因此它将具有字母E）。

Species Group1 Group2
Sp1 A NA
Sp2 B NA
Sp3 B NA
Sp4 B NA
Sp5 B NA
Sp6 C NA
Sp7 NA D
Sp8 NA E
Sp9 NA E 
Sp10 NA
Sp11 NA
Sp12 NA

然后对于Sp10,11&12在Event3那里不是Colvalue1所以我只是放了一个X.

Species Group1 Group2
Sp1 A NA
Sp2 B NA
Sp3 B NA
Sp4 B NA
Sp5 B NA
Sp6 C NA
Sp7 NA D
Sp8 NA E
Sp9 NA E 
Sp10 NA X
Sp11 NA X
Sp12 NA X

事情就是这样，我希望它足够清楚，如果有任何不清楚的地方，请随时提出问题。如果有人可以帮助我，那对他/她会非常好。同时，在这个复杂的时刻，你们都照顾好自己......

增加复杂性Group3：

在这里当Colvalue1是> to 5那么我的值NO，如果没有其他Colvalue1 <=比5。

Group3  Sp1.1     1   5.2     F
Group3  Sp2.1     1   5.2     F
Group3  Sp3.1     1   5.2     F
Group3  Sp4.1     2   0.3     G
Group3  Sp4.2     2   0.3     G
Group3  Sp1.2     2   0.3     G
Group3  Sp8.1     2   0.3     G

所以在事件 1 中，例如Sp1： Group3 Sp1.1 1 5.2 F Group3 Sp1.2 2 0.3 G

它有一个Colvalue1 > 5inEvent1但它也有一个Colvalue1 = 0.3inEvent2所以它取值G。

但是因为Sp2它只存在于带有 的 Event1 中Colvalue1 > 5，所以我只是分配一个值NO。

这是数据框：

dput(head(df))

structure(list(Col1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Group1", 
"Group2", "Group3"), class = "factor"), Col2 = structure(c(1L, 
2L, 8L, 9L, 11L, 12L), .Label = c("Sp1.1", "Sp1.2", "Sp1.3", 
"Sp1.4", "Sp10.1", "SP11.2", "SP12.1", "Sp2.1", "Sp3.1", "Sp4.1", 
"Sp4.2", "Sp5.1", "Sp6.1", "Sp7.1", "Sp8.1", "Sp8.2", "Sp9.1", 
"Sp9.2", "Sp9.3"), class = "factor"), Event = c(1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L), Colvalue1 = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.12, 0.12, 0.12), Colvalue2 = c("A", 
"A", "B", "B", "B", "B"), Mean_dNdS = c(NA_character_, NA_character_, 
NA_character_, NA_character_, NA_character_, NA_character_)), class = c("data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -6L), .internal.selfref = <pointer: 0x7f8afd8052e0>)
Ben

通过这种方法：

  • separate将Species列变为 2，因为使用“Sp”和数字来标识Species
  • group_by两者Col1（组）并Species查看Colvalue1每个组/物种组合内的最小值
  • 只保留最小值Colvalue1（并保留NA，因为在最终结果中需要）
  • 决赛pivot_wider将分出第 1 组和第 2 组的结果
  • 按Species字符串内的数值排序

编辑：要在示例中解决 Group3，请添加一个附加项mutate，如果所有项Colvalue1都 > 5，则替换为“NO”。代码和输出已更新。

编辑：为了确保X在检查Colvalue1> 5 的级别后仍然存在，它还检查以确保Colvalue1不是NA。（如果是，NA那么 else 将确保Colvalue2仍然存在）。mutate 语句已编辑，输出更新如下。

library(tidyverse)

df %>%
  separate(Col2, into = c("Species", "Species_row"), sep = "([.])") %>%
  group_by(Col1, Species) %>%
  filter(Colvalue1 == min(Colvalue1) | is.na(Colvalue1)) %>%
  mutate(Colvalue2 = replace_na(Colvalue2, "X"),
         Colvalue2 = ifelse(all(Colvalue1 > 5) && all(!is.na(Colvalue1)), "NO", Colvalue2)) %>%
  slice(1) %>%
  pivot_wider(id_col = Species, names_from = Col1, values_from = Colvalue2) %>%
  arrange(as.integer(str_extract(Species, "\\d+")))

输出

# A tibble: 12 x 4
# Groups:   Species [12]
   Species Group1 Group2 Group3
   <chr>   <chr>  <chr>  <chr> 
 1 Sp1     A      NA     G     
 2 Sp2     B      NA     NO    
 3 Sp3     B      NA     NO    
 4 Sp4     B      NA     G     
 5 Sp5     B      NA     NA    
 6 Sp6     C      D      NA    
 7 Sp7     NA     D      NA    
 8 Sp8     NA     E      G     
 9 Sp9     NA     E      NA    
10 Sp10    NA     X      NA    
11 SP11    NA     X      NA    
12 SP12    NA     X      NA

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