如何将数据框中每行数值除以对应分组的标准差？

没问题，我来帮你实现把每行数值除以对应分组标准差的需求！先回顾下你的原始数据：

g1 = data.frame ( gene = c( "a","a","a","a","b","b"), value = c(1,200,3,5,0,3) )

你已经用ddply()生成了分组的描述统计，现在要给每行数据添加一个新列，让每个value除以对应gene组的标准差，有两种简单的方法可以实现：

方法1：用你熟悉的plyr包实现 #

直接用ddply()结合transform()，就能在原数据基础上生成新的标准化列：

library(plyr)
g1_scaled <- ddply(g1, "gene", transform, value_scaled = value / sd(value))

运行后得到的结果如下：

gene value value_scaled
1 a 1 0.01015089
2 a 200 2.03017807
3 a 3 0.03045268
4 a 5 0.05075446
5 b 0 0.00000000
6 b 3 1.41421356

你看，第一行的1/98.51354就得到了≈0.01015的结果，完全符合你的预期。

方法2：用更主流的dplyr包实现 #

如果之后想尝试更现代的R数据处理工具，推荐用tidyverse生态里的dplyr，代码可读性更强：

library(dplyr)
g1_scaled <- g1 %>%
  group_by(gene) %>%
  mutate(value_scaled = value / sd(value)) %>%
  ungroup()

这个方法的输出和上面完全一致，group_by(gene)按基因分组，mutate()负责添加新列并计算标准化值。

额外提示：处理标准差为0的情况 #

如果你的数据里存在某个分组所有数值都相同的情况，那这个组的标准差会是0，直接除以0会得到Inf或者NaN，可以加个判断逻辑避免这个问题：

# dplyr版本的容错处理
g1_scaled <- g1 %>%
  group_by(gene) %>%
  mutate(value_scaled = ifelse(sd(value) == 0, value, value / sd(value))) %>%
  ungroup()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahdee