Rに次のようなdata.frameがあります。
score rms template aln_id description
1 -261.410 4.951 2f22A.pdb 2F22A_1 S_00001_0000002_0
2 -231.987 21.813 1wb9A.pdb 1WB9A_4 S_00002_0000002_0
3 -263.722 4.903 2f22A.pdb 2F22A_3 S_00003_0000002_0
4 -269.681 17.732 1wbbA.pdb 1WBBA_6 S_00004_0000002_0
5 -258.621 19.098 1rxqA.pdb 1RXQA_3 S_00005_0000002_0
6 -246.805 6.889 1rxqA.pdb 1RXQA_15 S_00006_0000002_0
7 -281.300 16.262 1wbdA.pdb 1WBDA_11 S_00007_0000002_0
8 -271.666 4.193 2f22A.pdb 2F22A_2 S_00008_0000002_0
9 -277.964 13.066 1wb9A.pdb 1WB9A_5 S_00009_0000002_0
10 -261.024 17.153 1yy9A.pdb 1YY9A_2 S_00001_0000003_0
次のように、data.frameの要約統計量を計算できます。
> tapply( d$score, d$template, mean )
1rxqA.pdb 1wb9A.pdb 1wbbA.pdb 1wbdA.pdb 1yy9A.pdb 2f22A.pdb
-252.7130 -254.9755 -269.6810 -281.3000 -261.0240 -265.5993
この出力を強制的にdata.frameに戻す簡単な方法はありますか?次の2つの列が必要です。
d$template
mean
私はtapplyが大好きですが、現在、tapplyの結果を切り取ってテキストファイルに貼り付け、少しハッキングして、適切な名前で必要な要約統計量を取得しています。これは非常に間違っていると感じます、そして私はもっと良いことをしたいです!
library(plyr)
ddply(d, "template", summarise, mean = mean(score))
tapply呼び出しからの出力をdata.frameに変換する方法はたくさんあります。
しかし、そもそもtapplyの呼び出しをavoidする方がはるかに簡単ですそして、それを、ベクトルの代わりにデータフレームを返す同様の関数の呼び出しに置き換えます。
すなわち:
tapplyはベクトルを返します
aggregateデータフレームを返します
したがって、関数呼び出しをtapplyからaggregateに変更するだけです。
data(iris) # in 'datasets' just call 'data' and pass in 'iris' as an argument
tx = tapply(iris$Sepal.Length, list(iris$Species), mean)
# returns: versicolor virginica
5.94 6.59
class(tx)
# returns: vector
tx = aggregate(iris$Sepal.length, list(iris$Species), mean)
# returns:
Group.1 x
1 versicolor 5.94
2 virginica 6.59
class(tx)
# returns: data.frame
あなたはこれを試すことができます:
mn <- tapply(d$score,d$template,mean)
df <- data.frame(template=names(mn),mean=mn)