这是一个用于说明我的数据的小例子: df - data.frame(subgroup=rep(paste("s",1:3, sep=""), times=3), feature=c(rep("a",6), rep("b",3)), var=rep(1:3, each=3), data=c(rnorm(3,1), rnorm(3,2), rnorm(3,0))) df subgroup feature var
> df <- data.frame(subgroup=rep(paste("s",1:3, sep=""), times=3),
feature=c(rep("a",6), rep("b",3)),
var=rep(1:3, each=3),
data=c(rnorm(3,1), rnorm(3,2), rnorm(3,0)))
> df
subgroup feature var data
1 s1 a 1 1.53152620
2 s2 a 1 1.25476445
3 s3 a 1 1.04221040
4 s1 a 2 1.68913400
5 s2 a 2 1.48290273
6 s3 a 2 1.62871854
7 s1 b 3 0.05278296
8 s2 b 3 -0.66623654
9 s3 b 3 -1.40006454
我想检查我的数据集中存在的feature-var的每个组合的“data”列的总和.更确切地说,我想在总和大于3时获得TRUE,否则为FALSE:
> result feature snp res 1 a 1 TRUE 2 a 2 TRUE 3 b 3 FALSE
我尝试使用“聚合”或“通过”,但不能使它们符合我的需要.任何的想法?提前致谢.
一种方法是使用plyr函数ddply对特征和var进行分组.您可以使用汇总函数创建一个新的data.frame,其列与您开发的规则相对应.library(plyr)
ddply(df, c("feature", "var"), summarize, res = ifelse(sum(data) > 3,TRUE, FALSE))
结果是:
feature var res 1 a 1 TRUE 2 a 2 TRUE 3 b 3 FALSE
另一种方法是使用data.table,它应该提供一些性能优势:
library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt[, ifelse(sum(data) > 3, TRUE, FALSE), by = c("feature", "var")]
feature var V1
[1,] a 1 TRUE
[2,] a 2 TRUE
[3,] b 3 FALSE
