在R中如何使用dplyr或其他方法对行组合进行除法计算

实现代码 #

你可以借助dplyr+tidyr的组合完成需求，核心思路是先定义除法规则，再通过分组关联、宽表转换完成所有组合的计算：
首先加载依赖包：

library(dplyr)
library(tidyr)

步骤1：定义除法规则

你可以根据自己的需求补充所有treatment组合的计算规则，示例如下：

div_rules <- tibble(
  # 组合展示名称
  treatment_comb = c("A.low/A.high", "A.low/A.mix"),
  # 分子对应的treatment名
  trt_n = c("A.low", "A.low"),
  # 分子取的列名
  col_n = c("sp.1", "sp.1"),
  # 分母对应的treatment名
  trt_d = c("A.high", "A.mix"),
  # 分母取的列名
  col_d = c("sp.1", "sp.2")
)

如果需要生成所有treatment的有序两两组合，可以用expand.grid批量生成规则表，再统一配置列对应关系。

步骤2：批量计算结果

result <- df.dummy %>%
  group_by(site) %>%
  # 关联除法规则，同site内生成所有待计算组合
  crossing(div_rules) %>%
  # 筛选出匹配分子/分母要求的行
  filter(treatment %in% c(trt_n, trt_d)) %>%
  # 把分子、分母的数值和重复号拆分为独立列
  pivot_wider(
    id_cols = c(site, treatment_comb, trt_n, trt_d, col_n, col_d),
    names_from = treatment,
    values_from = c(sp.1, sp.2, rep),
    values_fn = list
  ) %>%
  # 展开重复样本为独立行
  unnest(everything()) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 拼接重复号，和示例输出格式一致
    rep = paste(get(paste0("rep_", trt_n)), get(paste0("rep_", trt_d)), sep = "/"),
    # 按规则计算除法，处理除以0返回Inf的情况
    value = ifelse(get(paste0(col_d, "_", trt_d)) == 0, Inf, get(paste0(col_n, "_", trt_n)) / get(paste0(col_d, "_", trt_d)))
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # 整理输出列顺序
  select(site, rep, treatment = treatment_comb, value)

运行后得到的result就是你需要的输出格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rspacer