按时间比较分析2个数据帧的分析

Question

This is a small portion of the dataframe I am working with for reference.我正在使用R中的一个数据帧（MG53_HanLab），它有一列Time，其中有多个名称为“MG53”的列，名为“F2 “和几个与”Iono“在他们。我想比较每个时间点的每个组的手段。我知道我必须对数据进行子集化并尝试做

control <- MG53_HanLab[c(2:11)] 
F2 <- MG53_HanLab[c(12:23)] 
iono <- MG53_HanLab[c(24:33)] 

已创建3个新的数据框。

我的问题是：如何逐行比较两个数据帧以查看每个表的平均值是否存在差异？

Answer 1

rowMeans感觉比@Chi Pak建议的要简单。

#create example data 
time<-seq(1.0,6.0,.5) 
A_1<-runif(11) 
A_2<-runif(11) 
B_1_1<-runif(11) 
B_1_2<-runif(11) 
B_2<-runif(11) 

#create data frame 
df<-data.frame(time,A_1,A_2,B_1_1,B_1_2,B_2) 

#subset column groups into individual data frames using regular expression 
df.a<-df[,grep('A_',colnames(df))] 

#calculate rowMeans 
a.mean<-rowMeans(df.a) 

#repeat for other column groups 
df.b<-df[,grep('B_',colnames(df))] 
b.mean<-rowMeans(df.b) 

#recombine to view side by side 
df.mean<-data.frame(a.mean,b.mean) 

Answer 2

您可以使用data.table软件包，其中有一些数据将列翻转成行并返回。

#import library 
library(data.table) 

#create example data 
time<-seq(1.0,6.0,.5) 
A_1<-runif(11) 
A_2<-runif(11) 
B_1_1<-runif(11) 
B_1_2<-runif(11) 
B_2<-runif(11) 

#instantiate data table from example data 
dt <-data.table(time,A_1,A_2,B_1_1,B_1_2,B_2) 

#flip all columns with underscores in name into rows using regular expression 
dt.m = melt(dt,id.vars=c("time"), measure.vars=grep('_',colnames(dt))) 

#remove characters after '_' to homogenize column groups 
dt.m[,variable:=sub("_.*","",variable)] 

#calculate the mean grouped by time and column groups 
dt.mean<-dt.m[,lapply(.SD,mean),by=.(time,variable)] 

#flip rows back to columns 
dcast(dt.mean,time~variable,value.var = "value")