Проблемы с преобразованием набора данных в R; составление справочной таблицы

Р (язык программирования)

Я хотел бы преобразовать свой набор данных, содержащий номера образцов, дни лечения и концентрации (переменные); чтобы настроить его как единую матрицу, в которой ячейки заполнены только значениями концентрации. Моим выводом является таблица поиска, в которой пользователь может найти номер образца в первой строке и день в первом столбце (заголовок) и следовать им, чтобы получить концентрацию.

Это не мой набор данных (он поставляется в виде матрицы), однако я быстро сделал эти три для примера.

Samplenb - < c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4)
Day <- c(1,5,10,15,1,5,10,15,1,5,10,15,1,5,10,15)
Concentration <- c(0.2, 0.3, 0.5, 0.9,0.2, 0.3, 0.5, 0.9,0.2, 0.3, 0.5, 0.9,0.2, 0.3, 0.5, 0.9)

Любая помощь очень ценится. Я играл с функциями пакета reshape. Однако они не кажутся подходящими.

Спасибо, что нашли время, чтобы помочь мне!


r transpose reshape matrix lookup-tables
person Amanda    schedule 01.07.2014    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

Для разнообразия (и поскольку вы упомянули «изменить форму»), вот несколько вариантов (хотя вариант MrFlick, безусловно, является наиболее подходящим).

Первые два варианта предполагают, что мы сгруппировали ваши векторы в data.frame:

DF <- data.frame(Samplenb, Day, Concentration)

Вариант 1: reshape

reshape(DF, direction = "wide", idvar = "Day", timevar = "Samplenb")
#   Day Concentration.1 Concentration.2 Concentration.3 Concentration.4
# 1   1             0.2             0.2             0.2             0.2
# 2   5             0.3             0.3             0.3             0.3
# 3  10             0.5             0.5             0.5             0.5
# 4  15             0.9             0.9             0.9             0.9

Вариант 2: dcast из "reshape2"

library(reshape2)
dcast(DF, Day ~ Samplenb, value.var="Concentration")
#   Day   1   2   3   4
# 1   1 0.2 0.2 0.2 0.2
# 2   5 0.3 0.3 0.3 0.3
# 3  10 0.5 0.5 0.5 0.5
# 4  15 0.9 0.9 0.9 0.9

Вариант 3: ручной подход — должен быть быстрым, но если вы не мазохист кодирования, лучше всего оставить это как урок матричной индексации в R.

Nrow <- unique(Day)
Ncol <- unique(Samplenb)
M <- matrix(0, nrow = length(Nrow), ncol = length(Ncol), 
            dimnames = list(Nrow, Ncol))
M[cbind(match(Day, rownames(M)), match(Samplenb, colnames(M)))] <- Concentration
#      1   2   3   4
# 1  0.2 0.2 0.2 0.2
# 5  0.3 0.3 0.3 0.3
# 10 0.5 0.5 0.5 0.5
# 15 0.9 0.9 0.9 0.9
person A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1    schedule 02.07.2014

arrow_upward
2
arrow_downward

Старый добрый xtabs может помочь

xtabs(Concentration ~ Day + Samplenb)

будет производить

    Samplenb
Day    1   2   3   4
  1  0.2 0.2 0.2 0.2
  5  0.3 0.3 0.3 0.3
  10 0.5 0.5 0.5 0.5
  15 0.9 0.9 0.9 0.9
person MrFlick    schedule 01.07.2014
comment
Спасибо, мистер Флик!! Очень признателен - person Amanda; 02.07.2014