通过dplyr进行汇总-将单个列从因子突变为数值

Question

嗨，谢谢您的阅读。

我一直在尝试聚合一些数据，并且已经能够通过聚合函数成功地做到这一点，但是我也想通过使用dplyr运行管道来尝试做同样的事情-但是我一直收到错误消息：

mutate_impl（.data，点）中的错误：评估错误：找不到函数“ 15.2”。

我目前有此数据集p：

    sample    gene           ct
1    s001     gapdh         15.2
2    s001     gapdh           16
3    s001     gapdh         14.8
4    s002     gapdh         16.2
5    s002     gapdh           17
6    s002     gapdh         16.7
7    s003     gapdh Undetermined
8    s003     gapdh         14.6
9    s003     gapdh           15
10   s001      actb         24.5
11   s001      actb         24.2 
12   s001      actb         24.7
13   s002      actb           25
14   s002      actb         25.7
15   s002      actb         25.5
16   s003      actb         27.3
17   s003      actb         27.4
18   s003      actb Undetermined

并希望它达到：

  p2$sample p2$gene  p2$ct.mean    p2$ct.sd
1      s001    actb 24.46666667  0.25166115
2      s002    actb 25.40000000  0.36055513
3      s003    actb 27.35000000  0.07071068
4      s001   gapdh 15.33333333  0.61101009
5      s002   gapdh 16.63333333  0.40414519
6      s003   gapdh 14.80000000  0.28284271

我当前正在使用的代码会导致上述错误：

library(dplyr)

p_ave_sd <- p %>% 
  filter(p$ct != "Undetermined") %>%
  mutate_at(as.character(p$ct), as.numeric, rm.na = TRUE) %>%
  group_by(p$gene) %>% 
  summarise(mean=mean(p$ct), sd=sd(p$ct))

这绝对是让我绊倒的“变异”步骤，我已经尝试过mutate_all（），mutate_if（is.factor，is.numeric）等，但是每个步骤都有其自身的错误。

谢谢您的帮助！

Answer 1

这是使用mutate_at的方法。 如果只有一栏要转换，则mutate也可以工作，并且更直接。

library(dplyr)

dat2 <- dat %>%
  filter(!ct %in% "Undetermined") %>%
  # mutate(ct = as.numeric(ct)) %>% <<< This will also work
  mutate_at(vars(ct), funs(as.numeric(.))) %>%
  group_by(sample, gene) %>% 
  summarise(mean = mean(ct), sd = sd(ct)) %>%
  ungroup()

dat2
# # A tibble: 6 x 4
#   sample gene   mean     sd
#   <chr>  <chr> <dbl>  <dbl>
# 1 s001   actb   24.5 0.252 
# 2 s001   gapdh  15.3 0.611 
# 3 s002   actb   25.4 0.361 
# 4 s002   gapdh  16.6 0.404 
# 5 s003   actb   27.4 0.0707
# 6 s003   gapdh  14.8 0.283 

数据

dat <- read.table(text = "    sample    gene           ct
1    s001     gapdh         15.2
                  2    s001     gapdh           16
                  3    s001     gapdh         14.8
                  4    s002     gapdh         16.2
                  5    s002     gapdh           17
                  6    s002     gapdh         16.7
                  7    s003     gapdh Undetermined
                  8    s003     gapdh         14.6
                  9    s003     gapdh           15
                  10   s001      actb         24.5
                  11   s001      actb         24.2 
                  12   s001      actb         24.7
                  13   s002      actb           25
                  14   s002      actb         25.7
                  15   s002      actb         25.5
                  16   s003      actb         27.3
                  17   s003      actb         27.4
                  18   s003      actb Undetermined",
                  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

Answer 2

我不确定是否理解您的问题，但是可能是：

p_ave_sd <- p %>% 
   filter(ct != "undetermined") %>%
   mutate(ct=as.numeric(ct)) %>%
   group_by(gene,sample) %>% 
   summarise(mean=mean(ct), sd=sd(ct))