我正在尝试对 R 中数据帧的子组内的探测计数求和 [重复]

Question

我是一名生物化学专业的学生，​​研究乳腺癌数据（拷贝数探针）。我有以下原发性乳腺肿瘤的数据框：

Patient   Chrom   Start    End       ProbeCount
1         1       51599    62640     8
1         1       88466    16022503  8676
1         2       2785     285255    186
1         2       290880   4178544   2903
...
2         1       51599    4098530   1282
2         1       4101675  46753618  25229
2         2       2785     36178040  25931
2         2       36185342 36192717  21
...

我想添加第五列，我可以在其中添加每个患者的每个 Chrom 的 ProbeCounts 总数：

Patient   Chrom   Start    End       ProbeCount   Total
1         1       51599    62640     8            8684
1         1       88466    16022503  8676         8684
1         2       2785     285255    186          3089
1         2       290880   4178544   2903         3089
...
2         1       51599    4098530   1282         26511
2         1       4101675  46753618  25229        26511
2         2       2785     36178040  25931        25952
2         2       36185342 36192717  21           25952
...

为此必须有一个简单的函数。总计的？如果有人可以给我一个提示，我将不胜感激。谢谢！

Answer 1

dplyr 包的一种方法如下。您的数据框称为mydf。

library(dplyr)
group_by(mydf, Patient, Chrom) %>%
mutate(whatever = sum(ProbeCount))

#Source: local data frame [8 x 6]
#Groups: Patient, Chrom
#
#  Patient Chrom    Start      End ProbeCount whatever
#1       1     1    51599    62640          8     8684
#2       1     1    88466 16022503       8676     8684
#3       1     2     2785   285255        186     3089
#4       1     2   290880  4178544       2903     3089
#5       2     1    51599  4098530       1282    26511
#6       2     1  4101675 46753618      25229    26511
#7       2     2     2785 36178040      25931    25952
#8       2     2 36185342 36192717         21    25952

如果您的数据很大，您可能需要使用data.table。

library(data.table)
setDT(mydf)[, whatever := sum(ProbeCount), by = list(Patient, Chrom)][]

#   Patient Chrom    Start      End ProbeCount whatever
#1:       1     1    51599    62640          8     8684
#2:       1     1    88466 16022503       8676     8684
#3:       1     2     2785   285255        186     3089
#4:       1     2   290880  4178544       2903     3089
#5:       2     1    51599  4098530       1282    26511
#6:       2     1  4101675 46753618      25229    26511
#7:       2     2     2785 36178040      25931    25952
#8:       2     2 36185342 36192717         21    25952