如何对熔融数据帧进行零归一化？

Question

假设我有这个熔化的data.frame

molten <- data.frame(
  gene = c("a1", "b1", "a1", "b1", "a1", "b1"),
  count = c(3, 4, 5, 2, 6, 7),
  condition = c("A", "A", "B", "B", "C", "C")
)
#   gene count condition
# 1   a1     3         A
# 2   b1     4         A
# 3   a1     5         B
# 4   b1     2         B
# 5   a1     6         C
# 6   b1     7         C

看起来像这样未熔化的

molten %>% 
  dcast(gene ~ condition, value.var = "count")
#   gene A B C
# 1   a1 3 5 6
# 2   b1 4 2 7

如何从所有其他数字列（本例中为 B 和 C）中减去 A 列。我希望最终输出熔化，但我不知道这是否可以直接完成，或者我是否必须取消熔化，减去，然后熔化。最终输出应如下所示：

#   gene A B C
# 1   a1 0 2 3
# 2   b1 0 -2 3

更新：

我也对更复杂的场景感兴趣：

molten <- data.frame(
  gene = c("a1", "b1", "a1", "b1", "a1", "b1"),
  count = c(3, 4, 5, 2, 6, 7),
  condition = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  day = c(0, 0, 1, 1, 2, 2)
)

@eipi10提出的方案报错：

molten %>% 
  group_by(gene, condition) %>%
  mutate(count = count - count[day == 0])
Error: incompatible size (0), expecting 1 (the group size) or 1

这是我的解决方法：

x <- list(a1 = 3, b1 = 4)
molten %>% 
  group_by(gene, condition) %>%
  mutate(count = count - x[[gene]])

Answer 1

library(dplyr)

molten %>% group_by(gene) %>%
  mutate(count = count - count[condition=="A"])

    gene count condition
  (fctr) (dbl)    (fctr)
1     a1     0         A
2     b1     0         A
3     a1     2         B
4     b1    -2         B
5     a1     3         C
6     b1     3         C

更新： 为了回答您的评论，在您的第二个示例中，您按 gene 和 condition 分组。然后你想减去 count 的值以获得 day==0。但是 day 只有在 condition=="A" 时才等于零。对于 condition "B" 或 "C"，从来没有一行 day==0。以下是我们自己进行子集化的示例：

m = molten

x = m$count[m$gene=="a1" & m$condition=="B"]

x
[1] 5

y = m$count[m$gene=="a1" & m$condition=="B" & m$condition=="A"]

y
numeric(0)

numeric(0) 是长度为零的数值向量。由于 x=5 和 y=numeric(0) 并且我们想要 x - y，我们要求 R return 5 - numeric(0).

的结果

5 - numeric(0)

numeric(0)

length(numeric(0))

[1] 0

mutate 期望计算 return 长度等于组中行数（在本例中为 1）或 1 的向量，但 returned 值为零，导致错误。

我不太清楚为什么 5 - numeric(0) returns numeric(0) while, example, sum(numeric(0), 5) returns 5. 也许有一个很好的原因，或者这可能只是让 R 程序员保持警觉的迷人怪癖之一。无论如何，这里的错误是好的，因为它帮助我们意识到当 condition != "A" 时实际上没有要减去的值，因此我们的代码没有按照我们的想法去做。

Answer 2

require(reshape2)
require(magrittr)

subtract_num <- function(x, colname){
  ind = which(sapply(x, is.numeric))
  x[ind] = sapply(x[ind], subtract, x[colname])
  x
}

molten %>% 
  dcast(gene ~ condition, value.var = "count") %>% 
  subtract_num("A")

结果：

  gene A  B C
1   a1 0  2 3
2   b1 0 -2 3

P.S.: 接缝就像我理解所需的输出与 @eipi10

非常不同

如何对熔融数据帧进行零归一化？

How to zero-normalize a molten dataframe?

r

dataframe

melt