有人知道是否可以在一个数据帧中使用变量(在我的情况下是"部署"数据帧(在另一个数据框架中创建变量吗？
例如，我有两个数据帧：
df1:
deploy <- data.frame(ID = c("20180101_HH1_1_1", "20180101_HH1_1_2", "20180101_HH1_1_3"),
Site_Depth = c(42, 93, 40), Num_Depth_Bins_Required = c(5, 100, 4),
Percent_Column_in_each_bin = c(20, 10, 25))
df2:
sp.c <- data.frame(species = c("RR", "GS", "GT", "BR", "RS", "BA", "GS", "RS", "SH", "RR"),
ct = c(25, 66, 1, 12, 30, 6, 1, 22, 500, 6),
percent_dist_from_surf = c(11, 15, 33, 68, 71, 100, 2, 65, 5, 42))
我想在df2中创建新的列，根据每个ID的Percent_Column_in_each_bin将每个物种和计数分配给一个仓。例如，在20180101_HH1_1_3中，将有4个仓，每个仓占该列的25%，位于该列(在df2(0-25%范围内的所有物种都将位于仓1中，位于该柱25-50%范围内的物种将位于深度仓2中，依此类推。我想象的是：
i.want.this <- data.frame(species = c("RR", "GS", "GT", "BR", "RS", "BA", "GS", "RS", "SH", "RR"),
ct = c(25, 66, 1, 12, 30, 6, 1, 22, 500, 6),
percent_dist_from_surf = c(11, 15, 33, 68, 71, 100, 2, 65, 5, 42),
'20180101_HH1_1_1_Bin' = c(1, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 4, 1, 3),
'20180101_HH1_1_2_Bin' = c(2, 2, 4, 7, 8, 10, 1, 7, 1, 5),
'20180101_HH1_1_3_Bin' = c(1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 3, 1, 2))
我是R的新手，我不知道如何做到这一点。我需要为100多个ID做这件事(所有ID都有不同的深度、深度仓的数量和每个仓中列的百分比(，所以我希望不需要全部手工完成。我尝试过在dplyr中进行变异，但我无法从两个不同的数据帧中提取它。我也尝试过ifelse语句，但我需要分别为每个ID运行ifelse声明。
我不知道我想做的事情是否可行，但我很感激反馈。提前谢谢！
编辑：我的最终目标是找到每个ID的每个箱子中每个物种的最大计数(最大ct(。我一直在做的是找到这个(使用根据@Ben的建议生成的箱子(，使用dplyr来切片并找到最大ID，如下所示：
20180101_HH1_1_1 <- sp.c %>%
group_by(20180101_HH1_1_1, species) %>%
arrange(desc(ct)) %>%
slice(1) %>%
group_by(20180101_HH1_1_1) %>%
mutate(Count_Total_Per_Bin = sum(ct)) %>%
group_by(species, add=TRUE) %>%
mutate(species_percent_of_total_in_bin =
paste0((100*ct/Count_Total_Per_Bin) %>%
mutate(ID= "20180101_HH1_1_1 ") %>%
ungroup()
但我必须为100多个身份证做这件事。我想要的输出是：
end.goal <- data.frame(ID = c(rep("20180101_HH1_1_1", 8)),
species = c("RR", "GS", "SH", "GT", "RR", "BR", "RS", "BA"),
bin = c(1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5),
Max_count_of_each_species_in_each_bin = c(11, 66, 500, 1, 6, 12, 30, 6),
percent_dist_from_surf = c(11, 15, 5, 33, 42, 68, 71, 100),
percent_each_species_max_in_each_bin = c((11/577)*100, (66/577)*100, (500/577)*100, 100, 100, (12/42)*100, (30/42)*100, 100))
我想，通过回答最初的问题，我可以得到这个问题，但我现在看到，要想得到每个ID，你还需要做很多事情。
这里是另一种不需要循环的方法。
使用sapply，您可以cut为deploy数据帧中的每个percent_dist_from_surf值确定bin。
res <- sapply(deploy$Percent_Column_in_each_bin, function(x) {
cut(sp.c$percent_dist_from_surf, seq(0, 100, by = x), include.lowest = TRUE, labels = 1:(100/x))
})
colnames(res) <- deploy$ID
cbind(sp.c, res)
或使用purrr:
library(purrr)
cbind(sp.c, imap(setNames(deploy$Percent_Column_in_each_bin, deploy$ID),
~ cut(sp.c$percent_dist_from_surf, seq(0, 100, by = .x), include.lowest = TRUE, labels = 1:(100/.x))
))
输出
species ct percent_dist_from_surf 20180101_HH1_1_1 20180101_HH1_1_2 20180101_HH1_1_3
1 RR 25 11 1 2 1
2 GS 66 15 1 2 1
3 GT 1 33 2 4 2
4 BR 12 68 4 7 3
5 RS 30 71 4 8 3
6 BA 6 100 5 10 4
7 GS 1 2 1 1 1
8 RS 22 65 4 7 3
9 SH 500 5 1 1 1
10 RR 6 42 3 5 2
编辑：
要确定每个物种、站点和垃圾箱的最大ct值，请将上述结果放入名为res的数据帧中，并执行以下操作。
第一个将与pivot_longer一起放入长形式。然后可以group_by物种、站点和bin，并确定该组合的最大ct。
library(tidyverse)
res %>%
pivot_longer(cols = starts_with("2018"), names_to = "site", values_to = "bin") %>%
group_by(species, site, bin) %>%
summarise(max_ct = max(ct)) %>%
arrange(site, bin)
输出
# A tibble: 26 x 4
# Groups: species, site [21]
species site bin max_ct
<fct> <chr> <fct> <dbl>
1 GS 20180101_HH1_1_1 1 66
2 RR 20180101_HH1_1_1 1 25
3 SH 20180101_HH1_1_1 1 500
4 GT 20180101_HH1_1_1 2 1
5 RR 20180101_HH1_1_1 3 6
6 BR 20180101_HH1_1_1 4 12
7 RS 20180101_HH1_1_1 4 30
8 BA 20180101_HH1_1_1 5 6
9 GS 20180101_HH1_1_2 1 1
10 SH 20180101_HH1_1_2 1 500
11 GS 20180101_HH1_1_2 2 66
12 RR 20180101_HH1_1_2 2 25
13 GT 20180101_HH1_1_2 4 1
14 RR 20180101_HH1_1_2 5 6
15 BR 20180101_HH1_1_2 7 12
16 RS 20180101_HH1_1_2 7 22
17 RS 20180101_HH1_1_2 8 30
18 BA 20180101_HH1_1_2 10 6
19 GS 20180101_HH1_1_3 1 66
20 RR 20180101_HH1_1_3 1 25
21 SH 20180101_HH1_1_3 1 500
22 GT 20180101_HH1_1_3 2 1
23 RR 20180101_HH1_1_3 2 6
24 BR 20180101_HH1_1_3 3 12
25 RS 20180101_HH1_1_3 3 30
26 BA 20180101_HH1_1_3 4 6
区分两个数据帧的内容很有帮助。
- df2似乎包含一些站点的测量值
- df1似乎包含一些参数，您希望通过这些参数来处理/总结df2中的测量结果
考虑到这两个数据帧的这些不同用途，您最好的方法可能是每次向df2添加一列时，在df1的所有行上循环。类似以下内容：
max_dist = max(df2$percent_dist_from_surf)
for(ii in 1:nrow(df1)){
# extract parameters
this_ID = df1[[ii,"ID"]]
this_depth = df1[[ii,"Site_Depth"]]
this_bins = df1[[ii,"Num_Depth_Bins_Required"]]
this_percent = df1[[ii,"Percent_Column_in_each_bin"]]
# add column to df2
df2 = df2 %>%
mutate(!!sym(this_ID) := insert_your_calculation_here)
}
代码的!!sym(this_ID) :=部分允许对输出列进行动态命名。
最好我能确定你想要的insert_your_calculation_here的公式是ceil(percent_dist_from_surf / max_dist * this_bins)