如何计算物种矩阵中每行的特有物种数量并生成统计列表？

核心思路 #

特有物种的定义是：仅在某一行（样带）出现（丰度>0）、其他行均无记录的物种。要计算每行的特有物种数量，分两步：

1. 识别所有特有物种：统计每个物种在多少行有非0记录，筛选出仅在1行出现的物种
2. 对每行，统计这些特有物种中在该行有非0记录的数量

Base R 解决方案 #

直接用基础R函数实现，无需额外包：

# 示例数据
example_data <- data.frame(Species1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
                           Species2 = c(6, 7, 8, 9, 10),
                           Species3 = c(0, 0, 13, 0, 0),
                           Species4 = c(0, 0, 0, 0, 20),
                           Species5 = c(0, 0, 23, 0, 0))

# 1. 计算每个物种的出现行数（有多少行丰度>0）
species_occur_rows <- colSums(example_data > 0)

# 2. 筛选出特有物种（仅在1行出现）
endemic_species <- names(species_occur_rows)[species_occur_rows == 1]

# 3. 计算每行的特有物种数量
row_endemic_counts <- rowSums(example_data[, endemic_species] > 0)

# 查看结果
row_endemic_counts
# 输出：0 0 2 0 1

Tidyverse 解决方案 #

如果习惯使用dplyr等tidyverse工具，可以用管道流实现：

library(dplyr)

example_data <- data.frame(Species1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
                           Species2 = c(6, 7, 8, 9, 10),
                           Species3 = c(0, 0, 13, 0, 0),
                           Species4 = c(0, 0, 0, 0, 20),
                           Species5 = c(0, 0, 23, 0, 0))

# 识别特有物种
endemic_species <- example_data %>%
  summarise(across(everything(), ~sum(.x > 0))) %>%
  t() %>%
  as.data.frame() %>%
  filter(V1 == 1) %>%
  rownames()

# 计算每行的特有物种数量
row_endemic_counts <- example_data %>%
  mutate(endemic_count = rowSums(across(all_of(endemic_species), ~.x > 0))) %>%
  pull(endemic_count)

# 查看结果
row_endemic_counts
# 输出：0 0 2 0 1

关键说明 #

• 用sum(.x > 0)统计物种出现行数，而非直接统计非0值总和，是因为只要物种仅在一行出现，无论丰度是1还是大于1，都属于特有物种
• 结果包含所有行的计数，无特有物种的行显示为0，完全匹配需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Claire