R：為具有部分字符串匹配的一組列名查找每行 > 0 的列數

Question

我有一個類似於以下內容的數據框：

ID	X	是	A_1_l	A_2_m	B_1_n	B_2_l	C_1_m	C_2_n	C_3_l
瓦	X	是	0	0	0	0	0	0	0
X	X	是	0	0	3	0	0	0	0
是	X	是	0	1	0	4	0	1	0
z	X	是	3	4	5	6	2	1	5

第一個字母表示樣品，數字表示重復，第二個字母表示批次。 我正在嘗試為每個 ID 找到至少一個值 > 0 的樣本數，並將這些數字存儲在列表中。

這是作為我可以附加到現有數據幀的列表所需的結果：

0,1,3,3

在之前的分析中，我使用strsplit來計算每批的樣本總數。

colsList <- colnames(df)
cols <- grep("_", colsList, value=TRUE)
splitList <- strsplit(cols, "_\\d_")
stats <-data.frame(t(as.data.frame.list(splitList)))
rownames(stats)<-NULL
names(stats)<-c("Sample", "Batch")
perSample <- aggregate(Sample ~ Batch, stats, 
                      function(x) length(unique(x))) # number of strains

我能夠使用rowSums(df[sapply(df, is.numeric)] > 0)找到值 > 0 的列總數rowSums(df[sapply(df, is.numeric)] > 0)但我似乎無法弄清楚如何將兩者結合起來找到總數樣本數 > 0

Answer 1

首先過濾數據以僅保留數字列。

使用split.default將數據分組，以便您將所有'A'列放在一組中， 'B'放在另一組中，依此類推。 在每一組返回TRUE如果一個行都有一個值，該值大於0， sum從所有組中的所有值加在一起得到最終計數。

tmp <- Filter(is.numeric, df)

rowSums(sapply(split.default(tmp, sub('_.*', '', names(tmp))), 
        function(x) rowSums(x) > 0))

#[1] 0 1 3 3

Answer 2

我們可以在tidyverse做到這tidyverse

library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
df1 %>%  
    select(ID, where(is.numeric)) %>%
    pivot_longer(cols = -ID) %>%
    mutate(name = str_remove(name, "_.*")) %>% 
    group_by(ID, name) %>% 
    summarise(value = sum(value > 0), .groups = 'drop_last') %>% 
    summarise(value = sum(value > 0))
# A tibble: 4 x 2
  ID    value
  <chr> <int>
1 w         0
2 x         1
3 y         3
4 z         3

數據

df1 <- structure(list(ID = c("w", "x", "y", "z"), X = c("X", "X", "X", 
"X"), Y = c("Y", "Y", "Y", "Y"), A_1_l = c(0L, 0L, 0L, 3L), A_2_m = c(0L, 
0L, 1L, 4L), B_1_n = c(0L, 3L, 0L, 5L), B_2_l = c(0L, 0L, 4L, 
6L), C_1_m = c(0L, 0L, 0L, 2L), C_2_n = c(0L, 0L, 1L, 1L), C_3_l = c(0L, 
0L, 0L, 5L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))