Создайте новую строку с 1 - суммой значений столбца во фрейме данных в R

У меня есть многомерный набор данных об относительной численности видов (%) в разных образцах. В этом фрейме данных у меня есть только самые распространенные виды, поэтому общее количество не равно 100%.

Мой набор данных выглядит так, но с гораздо большим количеством видов и образцов:

species = c("Species1","Species2","Species3","Species4","Species5","Species6")
Sample1 = c(0.6,7.9,7.1,2.7,4.5,6.4)
Sample2 = c(1.8,0.3,0.9,3.3,1.7,9.8)
Sample3 = c(9.2,1,8,2.1,8,2.2)
Sample4 = c(6.1,1.3,9,5.3,5.5,6.2)

df = data.frame(species, Sample1, Sample2, Sample3, Sample4)
df

   species Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
1 Species1     0.6     1.8     9.2     6.1
2 Species2     7.9     0.3     1.0     1.3
3 Species3     7.1     0.9     8.0     9.0
4 Species4     2.7     3.3     2.1     5.3
5 Species5     4.5     1.7     8.0     5.5
6 Species6     6.4     9.8     2.2     6.2

Но я хотел бы сделать гистограмму с накоплением, где у меня также есть переменная «Другие», представляющая процентное покрытие всех самых редких видов вместе, рассчитанное как 100 - sum of column

Результат, который я хотел бы, таков:

   species Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
1 Species1     0.6     1.8     9.2     6.1
2 Species2     7.9     0.3     1.0     1.3
3 Species3     7.1     0.9     8.0     9.0
4 Species4     2.7     3.3     2.1     5.3
5 Species5     4.5     1.7     8.0     5.5
6 Species6     6.4     9.8     2.2     6.2
7   Others    70.8    82.2    69.5    66.6

Как я могу сделать? Я искал часы, но я не мог найти решение.

r dataframe matrix

11.05.2022 04:15

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 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

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

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 ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Чтобы получить нужные данные, используйте summarize(across())

bind_rows(
  df,
  df %>% summarize(across(starts_with("Sample"),~100-sum(.x))) %>% 
    mutate(species = "Others")
)

Выход:

   species Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
1 Species1     0.6     1.8     9.2     6.1
2 Species2     7.9     0.3     1.0     1.3
3 Species3     7.1     0.9     8.0     9.0
4 Species4     2.7     3.3     2.1     5.3
5 Species5     4.5     1.7     8.0     5.5
6 Species6     6.4     9.8     2.2     6.2
7   Others    70.8    82.2    69.5    66.6

Кроме того, если вы хотите отобразить это на простой гистограмме с накоплением, вы можете продолжить конвейер следующим образом:

... %>% pivot_longer(cols = -species, names_to = "Sample",values_to = "Abundance") %>% 
  ggplot(aes(Sample,Abundance,fill=species)) + 
  geom_col() + 
  labs(fill = "", y = "Relative Abundance")+
  theme(legend.position = "bottom")

relative_abundance

Спасибо, Лангтанг. Как я могу заставить его работать, если все мои образцы имеют разные имена?

— 13.05.2022 11:15

если это все столбцы, кроме видов, вы можете использовать across(-species.....) вместо across(starts_with("Sample")...)

— 13.05.2022 13:14

11.05.2022 04:36

Основное различие между этим и другим ответом заключается в использовании data.table:

library(data.table)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
#
setDT(df)
result <- rbind(df, df[, c(species='Others', lapply(.SD, \(x) 100-sum(x))), .SDcols=-1])
result
##     species Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
## 1: Species1     0.6     1.8     9.2     6.1
## 2: Species2     7.9     0.3     1.0     1.3
## 3: Species3     7.1     0.9     8.0     9.0
## 4: Species4     2.7     3.3     2.1     5.3
## 5: Species5     4.5     1.7     8.0     5.5
## 6: Species6     6.4     9.8     2.2     6.2
## 7:   Others    70.8    82.2    69.5    66.6

.SDcols = -1 означает использование всех столбцов, кроме первого.

#   melt for use in ggplot
#   reorder factors to put "Others" at the top.
#
gg.dt <- melt(result, id='species')[
  , species:=factor(species, levels=c('Others', setdiff(unique(species), 'Others')))]
##
#   use Brewer palette, with grey80 for "Others"
#
ggplot(gg.dt, aes(x=variable, y=value, fill=species))+
  geom_bar(stat='identity', color='grey80')+
  scale_fill_manual(values = c('grey80', brewer.pal(6, 'Spectral')))+
  labs(x=NULL, y='Relative Abundance')

11.05.2022 05:25

Ответ принят как подходящий

Другое возможное решение, основанное на dplyr и colSums:

library(dplyr)

df %>% 
  bind_rows(data.frame(species = "Others", t(100 - colSums(.[-1]))))

#>    species Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
#> 1 Species1     0.6     1.8     9.2     6.1
#> 2 Species2     7.9     0.3     1.0     1.3
#> 3 Species3     7.1     0.9     8.0     9.0
#> 4 Species4     2.7     3.3     2.1     5.3
#> 5 Species5     4.5     1.7     8.0     5.5
#> 6 Species6     6.4     9.8     2.2     6.2
#> 7   Others    70.8    82.2    69.5    66.6

Спасибо, Пол, мне это нравится больше всего, потому что оно работает и в том случае, если мои образцы не называются «Образцы».

— 13.05.2022 11:14

11.05.2022 08:50