按组计算总样本和阳性样本

Question

我有这样的数据；

df <- data.frame(concentration=c(0,0,0,0,2,2,2,2,4,4,6,6,6),
             result=c(0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,1))

我要计算每个浓度水平的结果总数。我想数数每个浓度水平的阳性样本的数量。我想要创建一个新的数据，集中水平，总结果，和积极的数字。

conc pos_c total_c
0    0     4
2    1     4
4    1     2
6    3     3

这就是我到目前为止使用plyr的想法；

c <- count(df, "concentration")
r <- count(df, "concentration","result")
names(c)[which(names(c) == "freq")] <- "total_c"
names(r)[which(names(r) == "freq")] <- "pos_c"
cbind(c,r)

  concentration total_c concentration pos_c
1             0       4             0     0
2             2       4             2     1
3             4       2             4     1
4             6       3             6     3

重复浓缩柱我想也许有更好/更容易的方法来做这件事，我错过了。也许是另一个图书馆。我不知道如何在R中这样做，这对我来说还是比较新的。谢谢。

Answer 1

我们需要一个由sum组织的小组。使用tidyverse，我们按‘集中度(group_by)分组，然后由summarise获得逻辑表达式(result > 0)的两列- 1) sum，2)行数(n())。

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(conc = concentration) %>% 
  summarise(pos_c = sum(result > 0), # in the example just sum(result) 
                    total_c = n())
# A tibble: 4 x 3
#   conc pos_c total_c
#  <dbl> <int>   <int>
#1     0     0       4
#2     2     1       4
#3     4     1       2
#4     6     3       3

或将base R与table和addmargins结合使用

addmargins(table(df), 2)[,-1]