我想通过一个名为ensg的标识符变量来聚合data.frame.数据框如下所示：
chromosome probeset ensg symbol XXA_00 XXA_36 XXB_00 1 X 4938842 ENSMUSG00000000003 Pbsn 4.796123 4.737717 5.326664
我想计算具有相同ensg值的行上每个数字列的平均值.这里的问题是我想保留其他身份变量染色体和符号不变,因为它们对于相同的ensg也是相同的.
最后,我希望有一个带有标识列的data.frame,具有相同标识符的行上的数字列的染色体,ensg,符号和平均值.我在ddply中实现了这个,但与聚合相比它非常慢：
spec.mean <- function(eset.piece)
{
cbind(eset.piece[1,-numeric.columns],t(colMeans(eset.piece[,numeric.columns])))
}
t
mean.eset <- ddply(eset.consensus.grand,.(ensg),spec.mean,.progress="tk")
我的第一个聚合实现看起来像这样,
mean.eset=aggregate(eset[,numeric.columns],by=list(eset$ensg),FUN=mean,na.rm=TRUE);
并且要快得多.但聚合的问题是我必须重新附加描述变量.我没有想出如何使用我的自定义函数与聚合,因为聚合不传递数据帧,但只传递矢量.
首先让我们定义一个玩具示例：
df <- data.frame(chromosome = gl(3,10,labels = c('A','B','C')),probeset = gl(3,labels = c('X','Y','Z')),ensg = gl(3,labels = c('E1','E2','E3')),symbol = gl(3,labels = c('S1','S2','S3')),XXA_00 = rnorm(30),XXA_36 = rnorm(30),XXB_00 = rnorm(30))
然后我们使用公式接口的聚合：
df1 <- aggregate(cbind(XXA_00,XXA_36,XXB_00) ~ ensg + chromosome + symbol,data = df,FUN = mean) > df1 ensg chromosome symbol XXA_00 XXA_36 XXB_00 1 E1 A S1 -0.02533499 -0.06150447 -0.01234508 2 E2 B S2 -0.25165987 0.02494902 -0.01116426 3 E3 C S3 0.09454154 -0.48468517 -0.25644569
