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我有一个如下所示的数据集 df:
Experiment Ch1 Ch2 Ch3 Ch4
exp_1 -1548 -19296 -65764 -64392
exp_1 -1572 -19304 -65756 -64392
exp_1 -1588 -19284 -65748 -64400
exp_1 -1580 -19292 -65760 -64392
exp_1 -1584 -19292 -65744 -64388
exp_1 -1580 -19292 -65756 -64408
exp_1 -1612 -19280 -65748 -64428
exp_2 -1620 -19276 -65740 -64464
exp_2 -1632 -19272 -65728 -64452
exp_2 -1636 -19268 -65732 -64464
exp_2 -1644 -19260 -65728 -64476
exp_2 -1652 -19268 -65736 -64476
exp_2 -1652 -19292 -65728 -64484
exp_2 -1660 -19268 -65740 -64480
exp_2 -1648 -19276 -65736 -64492
exp_3 -1664 -19276 -65736 -64504
exp_3 -1672 -19260 -65752 -64496
exp_3 -1668 -19276 -65728 -64496
exp_3 -1684 -19272 -65732 -64476
exp_3 -1676 -19260 -65728 -64476
exp_3 -1672 -19264 -65716 -64492
exp_3 -1680 -19268 -65732 -64480
exp_3 -1668 -19276 -65728 -64496
exp_3 -1684 -19272 -65732 -64476
我想根据相应的“实验编号”生成显示每组值的最大值百分比的列。
例如:
Experiment Ch1 %.Ch1 Ch2 %.Ch2 Ch3 %.Ch3 Ch4 %.Ch4
exp_1 -1548 100.00 -19296 99.92 -65764 99.97 -64392 99.99
exp_1 -1572 98.47 -19304 99.88 -65756 99.98 -64392 99.99
exp_1 -1588 97.48 -19284 99.98 -65748 99.99 -64400 99.98
exp_1 -1580 97.97 -19292 99.94 -65760 99.98 -64392 99.99
exp_1 -1584 97.73 -19292 99.94 -65744 100.00 -64388 100.00
exp_1 -1580 97.97 -19292 99.94 -65756 99.98 -64408 99.97
exp_1 -1612 96.03 -19280 100.00 -65748 99.99 -64428 99.94
exp_2 -1620 100.00 -19276 99.92 -65740 99.98 -64464 99.98
exp_2 -1632 99.26 -19272 99.94 -65728 100.00 -64452 100.00
exp_2 -1636 99.02 -19268 99.96 -65732 99.99 -64464 99.98
exp_2 -1644 98.54 -19260 100.00 -65728 100.00 -64476 99.96
exp_2 -1652 98.06 -19268 99.96 -65736 99.99 -64476 99.96
exp_2 -1652 98.06 -19292 99.83 -65728 100.00 -64484 99.95
exp_2 -1660 97.59 -19268 99.96 -65740 99.98 -64480 99.96
exp_2 -1648 98.30 -19276 99.92 -65736 99.99 -64492 99.94
exp_3 -1664 100.00 -19276 99.92 -65736 99.97 -64504 99.96
exp_3 -1672 99.52 -19260 100.00 -65752 99.95 -64496 99.97
exp_3 -1668 99.76 -19276 99.92 -65728 99.98 -64496 99.97
exp_3 -1684 98.81 -19272 99.94 -65732 99.98 -64476 100.00
exp_3 -1676 99.28 -19260 100.00 -65728 99.98 -64476 100.00
exp_3 -1672 99.52 -19264 99.98 -65716 100.00 -64492 99.98
exp_3 -1680 99.05 -19268 99.96 -65732 99.98 -64480 99.99
exp_3 -1668 99.76 -19276 99.92 -65728 99.98 -64496 99.97
exp_3 -1684 98.81 -19272 99.94 -65732 99.98 -64476 100.00
我知道该解决方案可能可以使用 Base R 或 dplyr 的 group_by 函数来完成，但我仍然不知道如何同时处理多个列。任何帮助将不胜感激!
最佳答案
像这样:
df <- df %>% group_by(Experiment) %>% mutate_at(vars(contains("Ch")), .funs = list(
PCT = function(x) {
round((max(x) / x) * 100, 2)
}
))
在名称包含 "Ch" 的列处进行变异。将函数作为列表放在 mutate 调用中，允许您将标识符附加到要更改的列名以创建新列。
如果您使用 View(df)，实际数字只会四舍五入到两位数。
Experiment Ch1 Ch2 Ch3 Ch4 Ch1_PCT Ch2_PCT Ch3_PCT Ch4_PCT
<fct> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 exp_1 -1548 -19296 -65764 -64392 100 99.9 100. 100.
2 exp_1 -1572 -19304 -65756 -64392 98.5 99.9 100. 100.
3 exp_1 -1588 -19284 -65748 -64400 97.5 100. 100. 100.
4 exp_1 -1580 -19292 -65760 -64392 98.0 99.9 100. 100.
5 exp_1 -1584 -19292 -65744 -64388 97.7 99.9 100 100
6 exp_1 -1580 -19292 -65756 -64408 98.0 99.9 100. 100.
7 exp_1 -1612 -19280 -65748 -64428 96.0 100 100. 99.9
8 exp_2 -1620 -19276 -65740 -64464 100 99.9 100. 100.
9 exp_2 -1632 -19272 -65728 -64452 99.3 99.9 100 100
10 exp_2 -1636 -19268 -65732 -64464 99.0 100. 100. 100.
11 exp_2 -1644 -19260 -65728 -64476 98.5 100 100 100.
12 exp_2 -1652 -19268 -65736 -64476 98.1 100. 100. 100.
13 exp_2 -1652 -19292 -65728 -64484 98.1 99.8 100 100.
14 exp_2 -1660 -19268 -65740 -64480 97.6 100. 100. 100.
15 exp_2 -1648 -19276 -65736 -64492 98.3 99.9 100. 99.9
16 exp_3 -1664 -19276 -65736 -64504 100 99.9 100. 100.
17 exp_3 -1672 -19260 -65752 -64496 99.5 100 100. 100.
18 exp_3 -1668 -19276 -65728 -64496 99.8 99.9 100. 100.
19 exp_3 -1684 -19272 -65732 -64476 98.8 99.9 100. 100
20 exp_3 -1676 -19260 -65728 -64476 99.3 100 100. 100
21 exp_3 -1672 -19264 -65716 -64492 99.5 100. 100 100.
22 exp_3 -1680 -19268 -65732 -64480 99.0 100. 100. 100.
23 exp_3 -1668 -19276 -65728 -64496 99.8 99.9 100. 100.
24 exp_3 -1684 -19272 -65732 -64476 98.8 99.9 100. 100
然后按以下方式对列进行排序:
df %>% select(Experiment, names(df)[-1] %>% sort())
Experiment Ch1 Ch1_PCT Ch2 Ch2_PCT Ch3 Ch3_PCT Ch4 Ch4_PCT
<fct> <int> <dbl> <int> <dbl> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 exp_1 -1548 100 -19296 99.9 -65764 100. -64392 100.
2 exp_1 -1572 98.5 -19304 99.9 -65756 100. -64392 100.
3 exp_1 -1588 97.5 -19284 100. -65748 100. -64400 100.
4 exp_1 -1580 98.0 -19292 99.9 -65760 100. -64392 100.
5 exp_1 -1584 97.7 -19292 99.9 -65744 100 -64388 100
6 exp_1 -1580 98.0 -19292 99.9 -65756 100. -64408 100.
7 exp_1 -1612 96.0 -19280 100 -65748 100. -64428 99.9
8 exp_2 -1620 100 -19276 99.9 -65740 100. -64464 100.
9 exp_2 -1632 99.3 -19272 99.9 -65728 100 -64452 100
10 exp_2 -1636 99.0 -19268 100. -65732 100. -64464 100.
11 exp_2 -1644 98.5 -19260 100 -65728 100 -64476 100.
12 exp_2 -1652 98.1 -19268 100. -65736 100. -64476 100.
13 exp_2 -1652 98.1 -19292 99.8 -65728 100 -64484 100.
14 exp_2 -1660 97.6 -19268 100. -65740 100. -64480 100.
15 exp_2 -1648 98.3 -19276 99.9 -65736 100. -64492 99.9
16 exp_3 -1664 100 -19276 99.9 -65736 100. -64504 100.
17 exp_3 -1672 99.5 -19260 100 -65752 100. -64496 100.
18 exp_3 -1668 99.8 -19276 99.9 -65728 100. -64496 100.
19 exp_3 -1684 98.8 -19272 99.9 -65732 100. -64476 100
20 exp_3 -1676 99.3 -19260 100 -65728 100. -64476 100
21 exp_3 -1672 99.5 -19264 100. -65716 100 -64492 100.
22 exp_3 -1680 99.0 -19268 100. -65732 100. -64480 100.
23 exp_3 -1668 99.8 -19276 99.9 -65728 100. -64496 100.
24 exp_3 -1684 98.8 -19272 99.9 -65732 100. -64476 100
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