丰度数据框按样地汇总物种数据及类型转换问题求助

数据概况 #

数据框taxa_ab包含63个物种列（整数型）和1个plot样地列（字符型，编号1-6，每个样地对应9个亚样地，共54行），前18行3列数据如下：

> taxa_ab
    plot Sp1 Sp2
1   1    0   0
2   1    1   1              
3   1    0   0               
4   1    0   0               
5   1    0   0               
6   1    0   3               
7   1    0   0               
8   1    0   0               
9   1    0   4               
10  2    4   0               
11  2    0   0               
12  2    0   2               
13  2    0   0               
14  2    0   0               
15  2    0   0
16  2    0   2               
17  2    0   0               
18  2    0   0               

预期结果 #

按plot汇总各物种丰度，将plot设为行名，得到如下输出：

> ab_new
    Sp1 Sp2
1   1   8
2   4   4 

尝试的错误代码 #

使用aggregate时写法有误，未能得到正确结果：

ab_new <- taxa.ab[,-2] %>%
        aggregate(., by = plot, FUN = "sum")

数据结构 #

> str(taxa_ab)
'data.frame':   54 obs. of  64 variables:
 $ plot     : chr  "1" "1" "1" "1" ...
 $ Sp1      : int  0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Sp2      : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Sp3      : int  0 0 0 1 0 0 1 2 1 1 ...

解决方案 #

方法1：dplyr管道写法（推荐） #

修正管道逻辑，按plot分组后对所有物种列求和，最后转置行名：

library(dplyr)
library(tibble) # 提供column_to_rownames函数

ab_new <- taxa_ab %>%
  group_by(plot) %>%
  summarise(across(starts_with("Sp"), sum)) %>% # 对所有Sp开头的列求和
  column_to_rownames(var = "plot") # 将plot列设为行名

方法2：Base R的aggregate写法 #

正确使用aggregate的分组参数，再处理行名：

# 按plot分组，对所有列求和
agg_data <- aggregate(. ~ plot, data = taxa_ab, FUN = sum)
# 将plot设为行名并移除原列
rownames(agg_data) <- agg_data$plot
ab_new <- agg_data[, -1]

关键说明 #

• 整数型丰度无需转换为数值型，sum函数可直接处理，不会破坏数据结构。
• plot列的字符型属性不影响分组求和，转换为行名后会保留原编号格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vero Piedra