组合和附加不同长度的列，按行号，R

Question

我正在研究受试者的生化数据，按性别分析结果。我有19项生化测试要分析每种性别，每一种药物(血液学和解剖学测试稍后到来)。

出于结果的重现性和防止转录错误的原因，我试图将每个测试汇总到一个表中。包括在表的输出，我需要一个列的邓尼特后临时比较p-值。由于邓尼特试验与对照结果相比，与对照和3个药物水平相比，我只得到3个p值。然而，我有4个平均值和sd值。

使用ddply获取平均值和sd结果(由于限制了重要数字的数量，我得到了如下所示的数据集：

 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multcomp来对由普通aov构建的aov对象执行Dunnett测试。我从glht摘要中提取了p-值(我将这些值舍入小数点后三位)。男性和女性的分析是使用单独的ANOVA进行的，所以我对每种性别都有一组输出。女性的结果是：

femaleR <- c(0.371, 0.973, 0.490) 

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dataframe (Drug1Biochem1)中，以便femaleR和maleR都在最后一列中，而该列的第1行和第5行为空(即控件没有p值)？

我希望将结果组合输出到html，它可以插入到Word文档中，这样就不会出现转录错误。我设置了一个种子值，以便程序的结果是可复制的(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架(或表，或可以输出到html的任何东西)：

 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

对于每一个测试，我都希望复制这个精确的表格。每个性别总是有4个组，而控制永远不会有一个p值，它总是在第1行(F)和第5行(M)中总结。

Answer 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