Преобразуйте таблицу с данными о видах по участкам в числовую матрицу для vegan ::iversity ()

У меня есть данные в формате tibble, который выглядит следующим образом (с еще 22 строками и еще 7 столбцами):

reprex[1:10,1:7]
# A tibble: 10 x 7
# Groups:   Point, Layer [10]
   Point Layer Lari_deci Quer_rope Pinu_sylv Betu_pend Sorb_aucu
   <chr> <chr> <chr>     <chr>     <chr>     <chr>     <chr>    
 1 P03   C     21        17        5         1         0        
 2 P03   U     0         0         0         0         3        
 3 P06   C     3         28        28        0         0        
 4 P07   C     0         3         20        1         1        
 5 P07   U     0         0         0         0         0        
 6 P08   C     0         16        21        0         0        
 7 P08   U     0         0         0         0         0        
 8 P10   C     0         17        44        1         0        
 9 P10   U     0         50        0         0         0        
10 P11   C     0         36        1         0         0  

> dput(reprex[1:10,1:7])
structure(list(Point = c("P03", "P03", "P06", "P07", "P07", "P08", 
"P08", "P10", "P10", "P11"), Layer = c("C", "U", "C", "C", "U", 
"C", "U", "C", "U", "C"), Lari_deci = c("21", "0", "3", "0", 
"0", "0", "0", "0", "0", "0"), Quer_rope = c("17", "0", "28", 
"3", "0", "16", "0", "17", "50", "36"), Pinu_sylv = c("5", "0", 
"28", "20", "0", "21", "0", "44", "0", "1"), Betu_pend = c("1", 
"0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0"), Sorb_aucu = c("0", 
"3", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0")), row.names = c(NA, 
-10L), groups = structure(list(Point = c("P03", "P03", "P06", 
"P07", "P07", "P08", "P08", "P10", "P10", "P11"), Layer = c("C", 
"U", "C", "C", "U", "C", "U", "C", "U", "C"), .rows = structure(list(
    1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", 
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, 10L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Я хочу рассчитать индекс разнообразия Симпсона для каждого Point, учитывая два Layer уровня по отдельности. Поскольку мои первоначальные попытки сделать это не удались, я решил разделить приведенные выше данные на два, по двум уровням C и U, а затем удалить столбец Layer и преобразовать Point в rownames.

В результате я получил данные, которые теоретически были только числовыми (во всех остальных столбцах были подсчеты соответствующих видов). Но на практике это не так, и в этом моя проблема. Затем я преобразовал data.frame с помощью as.matrix, но все равно получаю следующую ошибку: Error in diversity(., index = "simpson") : input data must be numeric

reprex_C <- reprex %>% filter(Layer == "C") %>% ungroup %>% select(-2) %>% 
  column_to_rownames(var="Point") %>% as.matrix %>% 
  diversity(index = "simpson")
# I would have a similar 'reprex_U' object for Layer == "U".

Я попытался найти способы исправить это, каким-то образом преобразовав значения столбцов из символьных в числовые:

as.numeric(reprex_C[,1:14])

но при этом теряются номера строк и, следовательно, идентичность Point. И хотя diversity() теперь работает, он рассматривает все значения как одно и вычисляет только один индекс разнообразия для всех данных (в отличие от одного значения для каждой строки в моем исходном формате данных).

  1. Почему diversity() не работает с такими данными? Что я могу сделать?
  2. Есть ли способ выполнить diversity() без разделения исходных данных с двумя Layer уровнями на две отдельные матрицы?

r matrix tibble vegan
person Karthik Thrikkadeeri    schedule 02.11.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Мне кажется, что ваш исходный фрейм данных имеет числовые столбцы, хранящиеся как chr. Если вы приведете их к числовым значениям до того, как сделаете разбиение, все должно работать нормально:

reprex_C <- reprex %>% 
  mutate(across(Lari_deci:Sorb_aucu,.fns = as.numeric)) %>%
  filter(Layer == "C") %>% ungroup %>% select(-2) %>% 
  column_to_rownames(var="Point") %>% as.matrix %>%
  vegan::diversity(index = "simpson")

Боюсь, я недостаточно знаком с разнообразием, чтобы ответить на ваш второй вопрос.

person SirTain    schedule 02.11.2020
comment
Я попробовал то, что вы предложили, но получаю ту же ошибку, что и раньше: Error in diversity(., index = "simpson") : input data must be numeric - person Karthik Thrikkadeeri; 02.11.2020
comment
Это странно, потому что у меня это работает. Я вижу, вы упомянули, что есть 7 дополнительных столбцов. Вы изменили код в строке 2, где я поместил Lari_deci:Sorb_aucu, чтобы включить первый и последний числовые столбцы, с которыми вы имеете дело? - person SirTain; 02.11.2020
comment
Ой, элементарно! Извините за это, я пропустил этот шаг, но теперь он работает. Спасибо! - person Karthik Thrikkadeeri; 03.11.2020
comment
веганский должен быть слепым, а тиббл должен работать как настоящие синие фреймы данных (пожалуйста, отправьте отчет об ошибке в github.com/vegandevs/vegan/issues, если это не удается). Настоящая проблема здесь, похоже, в том, что в ваших данных были не числа, а текст. Преимущество tibbles в том, что с tibbles вы получаете информацию о типах переменных, и если вы видите их <chr>, не следует ожидать, что какой-либо числовой метод будет работать. - person Jari Oksanen; 13.11.2020