mehrere Matrixwerte auf einzelne Spalte von Datenrahmen zuweisen

Question

Ich habe folgende Datenrahmen mit Informationen für 163 Affen:

> head(vervetdf) 
    ucla_id     country        species Gender pi 
1 A8516_M_2     Barbados     Chlorocebus sabaeus  M NA 
2 AG23_F_10     Tanzania Chlorocebus pygerythrus pygerythrus  F NA 
3 AG5417_F_10     Tanzania Chlorocebus pygerythrus pygerythrus  F NA 
4 AGM126_F_1 Central African Republic    Chlorocebus tantalus  F NA 
5 AGM127_F_1 Central African Republic    Chlorocebus tantalus  F NA 
6 AGM129_F_1 Central African Republic    Chlorocebus tantalus  F NA 

> str(vervetdf) 
'data.frame': 163 obs. of 5 variables: 
$ ucla_id: Factor w/ 163 levels "A8516_M_2","AG23_F_10",..: 1 2 3 4 5 6 7 8  9 10 ... 
$ country: Factor w/ 12 levels "Barbados","Botswana",..: 1 11 11 3 3 3 3 3 3 3 ... 
$ species: Factor w/ 5 levels "Chlorocebus aethiops aethiops",..: 4 3 3 5 5 5 5 5 5 5 ... 
$ Gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 ... 
$ pi  : logi NA NA NA NA NA NA ... 

Ich brauche die pi-Werte für jeden Affen für die Analyse hinzuzufügen und Plotten, so habe ich die neue Spalte pi. Pi ist für alle Affen derselben Spezies gleich (ich habe 5 Arten), aber wird in Fenstern berechnet, so gibt es 1300 Pi-Werte für jeden Affen. Ich habe eine Matrix mit den PI-Werte für jede Spezies:

> head(corrected_pi) 
      pi1   pi2   pi3   pi4   pi5 
w1.ce 0.001918322 0.002408772 0.002306475 0.002086117 0.002501300 
w2.ce 0.002125624 0.002779025 0.002620691 0.002599817 0.002847614 
w3.ce 0.001512895 0.001886345 0.001867847 0.001658217 0.001875594 
w4.ce 0.002340536 0.002637327 0.002736944 0.002252872 0.002848985 
w5.ce 0.001329015 0.001553925 0.001654385 0.001654023 0.001806535 
w6.ce 0.001326739 0.001595000 0.001487649 0.001417510 0.001581388 

> dim(corrected_pi) 
[1] 1300 5 

So ist es eine Möglichkeit, eine gerade Säule des Datenrahmens in alle PI-Werte auf die entsprechenden Arten zuordnen kann?

Answer 1

Sie können alle pi Werte für eine Spezies in einer Spalte mit aus dem tidyr Paket auflisten. Verwenden Sie dann merge, um die neue pi Tabelle mit vervetdf zu verbinden. Hier gehen wir davon aus, dass Sie noch nicht schaffen die NA Spalte für vervetdf$pi als merge wird das für Sie tun:

library(tidyr) 
new.pi <- nest(data.frame(species=factor(levels(vervetdf$species), levels=levels(vervetdf$species)), t(corrected.pi)), -species, .key=pi) 
result <- merge(vervetdf, new.pi, by="species", sort=FALSE) 

Angesichts der begrenzten (nur 6 Reihen von corrected.pi) Daten, die Sie geschrieben:

print(result) 
##        species  ucla_id     country Gender                   pi 
##1     Chlorocebus sabaeus A8516_M_2     Barbados  M 0.002306475, 0.002620691, 0.001867847, 0.002736944, 0.001654385, 0.001487649 
##2 Chlorocebus pygerythrus pygerythrus AG23_F_10     Tanzania  F 0.002408772, 0.002779025, 0.001886345, 0.002637327, 0.001553925, 0.001595000 
##3 Chlorocebus pygerythrus pygerythrus AG5417_F_10     Tanzania  F 0.002408772, 0.002779025, 0.001886345, 0.002637327, 0.001553925, 0.001595000 
##4    Chlorocebus tantalus AGM126_F_1 Central African Republic  F 0.002086117, 0.002599817, 0.001658217, 0.002252872, 0.001654023, 0.001417510 
##5    Chlorocebus tantalus AGM127_F_1 Central African Republic  F 0.002086117, 0.002599817, 0.001658217, 0.002252872, 0.001654023, 0.001417510 
##6    Chlorocebus tantalus AGM129_F_1 Central African Republic  F 0.002086117, 0.002599817, 0.001658217, 0.002252872, 0.001654023, 0.001417510 

Hinweise:

1. new.pi ist ein Datenrahmen mit 5 Zeilen, eine für jede Ihrer Spezies.
2. new.pi ist ein Datenrahmen mit zwei columns:
   • species: die ein Faktor mit den Ebenen der vervetdf $ Spezies Spalte angelegt wird. Dies ermöglicht uns, die beiden Tabellen später zu verbinden.
   • pi: die von nest erstellt wird. Beachten Sie, dass nest eine neue Spalte erstellt, die nach dem .key-Parameter benannt ist, also eine Liste von Werten aus den geschachtelten Spalten. Das erste Argument zu ist der Datenrahmen, aus dem Spalten geschachtelt werden sollen. Hier konstruieren wir einen temporären Datenrahmen, der die species Spalte plus alle Zeilen von corrected.pi ist (d. H. t(corrected.pi)). Dann wählen wir alle Spalten mit Ausnahme der species Spalte Nest (das heißt, -species)