首页 文章

按行号R组合和追加不同长度的列

提问于
浏览
1

我正在研究受试者的生化数据,按性别分析结果 . 我有19个生化测试来分析每种性别,对于两种药物中的每一种(血液学和解剖学测试后来出现) .

出于结果的可重复性和防止转录错误的原因,我试图将每个测试总结为一个表 . 包含在表输出中,我需要一个Dunnett事后比较p值的列 . 因为Dunnett测试与对照结果相比,对照和3个药物水平我只得到3个p值 . 但是,我有4个均值和sd值 .

使用ddply获取均值和sd结果(限制有效数字的数量,我得到一个如下所示的数据集:

Sex<- c(rep("F",4), rep("M",4))
 Druglevel <- c(rep(0:3,2))
 Sample <- c(rep(10,8))
 Mean <- c(0.44, 0.50, 0.46, 0.49, 0.48, 0.55, 0.47, 0.57)
 sd <- c(0.07, 0.07, 0.09, 0.12, 0.18, 0.19, 0.13, 0.41)
 Drug1Biochem1 <- data.frame(Sex, Druglevel, Sample, Mean, sd)

我在包 multcomp 中使用了 glht 来对我通过正常 aov 构造的 aov 对象执行Dunnett测试 . 我从 glht 摘要中提取了p值(我将这些值舍入到三位小数) . 男性和女性分析使用单独的 ANOVA 运行,因此每个性别都有一组输出 . 女性的结果是:

femaleR <- c(0.371, 0.973, 0.490)

而男性的结果是:

maleR <- c(0.862, 0.999, 0.738)

如何将p值的列附加到我的原始数据框(Drug1Biochem1),以便femaleR和maleR都在最后一列中,该列的第1行和第5行为空(即对照没有p值) ?

我希望将结果组合输出到html,它可以插入到Word文档中,因此不会发生转录错误 . 我已经设置了一个种子值,以便程序的结果是可重现的(当我最终停止调试时) .

总之,我想要一个具有以下格式的数据框(或表,或者我可以输出到html的任何内容):

Sex       Druglevel       Sample     Mean     sd     p-value
 F         0               10         0.44     0.07   
 F         1               10         0.50     0.07   0.371
 F         2               10         0.46     0.09   0.973
 F         3               10         0.49     0.12   0.480
 M         0               10         0.48     0.18   
 M         1               10         0.55     0.19   0.862
 M         2               10         0.47     0.13   0.999
 M         3               10         0.57     0.41   0.738

对于每个测试,我希望重现这个确切的表 . 每个性别总会有4个组,并且控件永远不会有p值,这将始终在第1行(F)和第5行(M)中进行汇总 .

1 回答

  • 1

    你可以试试 merge

    dN <- data.frame(Sex=rep(c('M', 'F'), each=3), Druglevel=1:3, 
                     pval=c(maleR, femaleR))
    
    merge(Drug1Biochem1, dN, by=c('Sex', 'Druglevel'), all=TRUE)
    #   Sex Druglevel Sample Mean   sd  pval
    #1   F         0     10 0.44 0.07    NA
    #2   F         1     10 0.50 0.07 0.371
    #3   F         2     10 0.46 0.09 0.973
    #4   F         3     10 0.49 0.12 0.490
    #5   M         0     10 0.48 0.18    NA
    #6   M         1     10 0.55 0.19 0.862
    #7   M         2     10 0.47 0.13 0.999
    #8   M         3     10 0.57 0.41 0.738
    

相关问题