Pivot-Daten aus mehreren Spaltenwerte mit R

Ich habe eine sehr große Tabelle ähnlich der unten beschriebenen.Pivot-Daten aus mehreren Spaltenwerte mit R

RF1 <- structure(list(FullCloneName = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 13L), .Label = c("010.4279.5G6", "010.X105732.87-272-7B6.B10", 
"1068.Z32346.20H4.9.8", "1100.2868.6A1.E2", "1100.2990.16E9.H6", 
"1100.3113.11A6.F1", "1100.3114.16H1.F11", "1100.3115.14F11.H4", 
"1100.3115.19A9.F10", "1100.3117.2F7.B11", "1100.Z78346.13E8.C10", 
"1100.Z78346.18G2.F3.G4", "1100.Z78347.18C6.B11"), class = "factor"), 
Domain = structure(c(2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L 
), .Label = c("VH", "VK"), class = "factor"), FieldName = structure(c(5L, 
6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 3L, 5L, 1L, 5L, 6L, 1L, 3L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 5L, 6L, 5L, 6L, 
1L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 3L, 5L), .Label = c("HeavyChainObservedMass1", 
"HeavyChainObservedMass2", "HeavyChainRelativeAbundance1", 
"HeavyChainRelativeAbundance2", "LightChainObservedMass1", 
"LightChainRelativeAbundance1"), class = "factor"), ResultValue = c(23838L, 
100L, 49057L, 49185L, 82L, 18L, 24219L, 100L, 49191L, 100L, 
23787L, 50108L, 24218L, 100L, 49421L, 100L, 24349L, 24131L, 
23911L, 24197L, 24247L, 24345L, 23925L, 23675L, 23676L, 23675L, 
100L, 23675L, 100L, 23675L, 100L, 49828L, 49829L, 100L, 49830L, 
100L, 49830L, 100L, 23850L)), .Names = c("FullCloneName", 
"Domain", "FieldName", "ResultValue"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-39L)) 

library(reshape2) 
pivotRF1 <- dcast(RF1, FullCloneName + Domain ~ FieldName)

Ich versuche, die Daten zu drehen, konnte aber nicht. Bitte Beratung!

Quelle

2017-04-04 RanonKahn

'dcast (RF, FCN + Test ~ FN)'? – rawr

Mit tidyr, 'RF%>% Spread (FN, Result)' – alistaire

Hi @rawr, für die Beispieldaten hat deine Lösung wie ein Zauber funktioniert. Aber wenn ich dieselbe Art von Daten in Echtzeit verwende, stehe ich immer noch vor dem Problem. Gibt es eine Möglichkeit, die partiellen Echtzeitdaten mit dir zu teilen, um sie an deinem Ende zu überprüfen? – RanonKahn

Sie haben Fehler in Ihrem Datensatz. Sobald Sie sicherstellen, dass jeder Wert einer Kombination von Variablen entspricht, sollten Sie gut gehen.

Zum Beispiel siehe

> RF1[duplicated(RF1[, 1:3]), ] 
      FullCloneName Domain     FieldName ResultValue 
25 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VK  LightChainObservedMass1  23676 
26 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VK  LightChainObservedMass1  23675 
28 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VK  LightChainObservedMass1  23675 
29 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VK LightChainRelativeAbundance1   100 
30 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VK  LightChainObservedMass1  23675 
31 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VK LightChainRelativeAbundance1   100 
33 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VH  HeavyChainObservedMass1  49829 
35 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VH  HeavyChainObservedMass1  49830 
36 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VH HeavyChainRelativeAbundance1   100 
37 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VH  HeavyChainObservedMass1  49830 
38 1100.Z78346.18G2.F3.G4  VH HeavyChainRelativeAbundance1   100

Beachten Sie, dass 25 Zeilen, 26, 27, 30 nahezu identisch sind (aus gleichen FieldName und Domain. Das Gleiche gilt für die Leitungen 29 und 31 und so weiter ...

Das Verfahren von @rawr vorgeschlagen sollte funktionieren.

> xy <- data.frame(var1 = rep(LETTERS[1:3], each = 4), 
+     var2 = rep(letters[1:6], each = 2), 
+     var3 = rep(1:2, times = 6), 
+     value = round(rchisq(12, df = 20))) 

> xy 
    var1 var2 var3 value 
1  A a 1 17 
2  A a 2 22 
3  A b 1  9 
4  A b 2 21 
5  B c 1 21 
6  B c 2 10 
7  B d 1  9 
8  B d 2 29 
9  C e 1 24 
10 C e 2 20 
11 C f 1 16 
12 C f 2 18 

> dcast(xy, var1 + var2 ~ var3) 
    var1 var2 1 2 
1 A a 17 22 
2 A b 9 21 
3 B c 21 10 
4 B d 9 29 
5 C e 24 20 
6 C f 16 18

Quelle

2017-04-04 11:19:18

Pivot-Daten aus mehreren Spaltenwerte mit R

Antwort

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