Группировать столбцы на основе значений во второй таблице

У меня есть df с 6 столбцами и> 5000 строк. Мне нужно сгруппировать столбцы на основе информации во второй таблице (выборки), а затем получить средние значения для каждой группы и поместить в новый фрейм данных.

Имена столбцов не всегда будут одинаковыми или структурированными, как показано ниже: необходимо группировать на основе значений во второй таблице.

Я искал форумы, но я не знаю терминологию того, что я пытаюсь выполнить, и пришел с пустыми руками.

Спасибо за любую помощь!

>head(df,3)
|        | Control_Rep1 | Ethanol_Rep1 | Control_Rep2 | Ethanol_Rep2 | Control_Rep3 | Ethanol_Rep3 |
|--------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|
| Q0120  | 22           | 29           | 25           | 39           | 13           | 23           |
| R0010W | 3694         | 6205         | 3322         | 7110         | 4985         | 10513        |
| R0020C | 3024         | 3564         | 2799         | 4191         | 5030         | 6214         |


>samples
| Identifier   | Treatment |
|--------------|-----------|
| Control_Rep1 | Control   |
| Ethanol_Rep1 | Ethanol   |
| Control_Rep2 | Control   |
| Ethanol_Rep2 | Ethanol   |
| Control_Rep3 | Control   |
| Ethanol_Rep3 | Ethanol   |


>Desired_Table
|        | Control    | Ethanol    |
|--------|------------|------------|
| Q0120  | 20         | 30.3333333 |
| R0010W | 4000.33333 | 7942.66667 |
| R0020C | 3617.66667 | 4656.33333 |
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
23
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Мы могли бы разделить «df» на основе match между именами столбцов «df» и «samples» «Identifier», а затем взять rowMeans

sapply(split.default(df,  samples$Treatment[match(names(df), 
    samples$Identifier)]), rowMeans, na.rm = TRUE)

-выход

        Control    Ethanol
Q0120    20.000   30.33333
R0010W 4000.333 7942.66667
R0020C 3617.667 4656.33333

данные

df <- structure(list(Control_Rep1 = c(22L, 3694L, 3024L), Ethanol_Rep1 = c(29L, 
6205L, 3564L), Control_Rep2 = c(25L, 3322L, 2799L), Ethanol_Rep2 = c(39L, 
7110L, 4191L), Control_Rep3 = c(13L, 4985L, 5030L), Ethanol_Rep3 = c(23L, 
10513L, 6214L)), class = "data.frame", row.names = c("Q0120", 
"R0010W", "R0020C"))

samples <- structure(list(Identifier = c("Control_Rep1", "Ethanol_Rep1", 
"Control_Rep2", "Ethanol_Rep2", "Control_Rep3", "Ethanol_Rep3"
), Treatment = c("Control", "Ethanol", "Control", "Ethanol", 
"Control", "Ethanol")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

Другие вопросы по теме