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r - 总结数据框并添加具有均值 ± SD 的列

问题描述

我有一个包含 2 个不同位置的 11 种豆类的许多变量（土壤特性）的数据框。数据的前几列如下所示。

 SPECIES   LOCATION   pH   NO3  NH4    P Organic_C      K   Cu    Mn   Zn   BD X.Sand X.Silt X.Clay
1    C. comosa    Gauteng 5.40  8.24 1.35 1.10      0.95  94.40 3.36 84.40 4.72 1.45   68.0     12      9
2    C. comosa    Gauteng 5.25  8.36 1.37 1.20      0.99  94.87 3.39 84.87 4.77 1.36   76.0     16     13
3    C. comosa    Gauteng 5.55  8.19 1.32 1.11      0.94  94.01 3.35 84.01 4.68 1.54   78.0     14     14
4    C. comosa Mpumalanga 5.84  4.05 3.46 3.04      1.55 130.40 0.28 25.43 2.00 1.66   73.6      9     10
5    C. comosa Mpumalanga 5.49  4.45 3.48 3.09      1.53 131.36 0.27 25.35 2.12 1.45   76.5     11     16
6    C. comosa Mpumalanga 6.19  4.43 3.44 3.04      1.58 129.95 0.29 25.45 2.14 1.87   74.9     13     16
7   C. distans    Gauteng 5.48  8.88 1.96 3.33      0.99 130.24 0.99 40.01 3.94 1.55   70.0      8     11
8   C. distans    Gauteng 5.29  8.54 1.99 3.28      0.99 130.28 0.95 40.25 3.89 1.48   79.0     12     15
9   C. distans    Gauteng 5.67  8.63 1.93 3.39      1.02 130.30 0.98 40.12 3.97 1.62   79.0     10     16
10  C. distans Mpumalanga 5.61  6.02 2.65 4.45      2.58 163.25 1.79 53.11 6.11 1.68   72.0      8     10
11  C. distans Mpumalanga 5.43  6.58 2.55 4.49      2.59 163.55 1.78 52.89 6.04 1.63   78.0     15     14
12  C. distans Mpumalanga 5.79  6.24 2.59 4.41      2.59 163.27 1.75 53.03 6.19 1.73   75.0     16     12
13 E. cordatum    Gauteng 4.38 16.29 5.76 4.77      3.25 175.38 1.11 35.87 8.54 1.53   33.0      9     40
14 E. cordatum    Gauteng 4.05 16.15 5.63 4.73      3.29 175.90 1.23 34.34 8.61 1.42   45.0     13     50
15 E. cordatum    Gauteng 4.71 15.89 5.99 4.80      3.25 174.54 1.19 36.44 8.58 1.64   42.0     14     54

对于每个位置，我想总结数据，使土壤特性在第一列，而豆类在其他列，每个值报告为平均值 ± SD。类似于下表。

在此处输入图像描述

我在想dcast，但我不确定如何将值作为平均值±标准差

标签： rdplyrknitrdata-cleaningdcast

解决方案

在 Base R 中，这为您提供了准确的输出，但是您随后失去了（轻松）提取数字的能力。如果您以后想对它做更多的事情，有更好的方法来存储数据。

as.data.frame(t(aggregate(. ~ LOCATION, df[,-1], function(x) paste(round(mean(x),2),"±", round(sd(x),2)))))

                      V1             V2
LOCATION         Gauteng     Mpumalanga
pH           5.09 ± 0.57    5.72 ± 0.28
NO3         11.02 ± 3.83     5.29 ± 1.1
NH4          3.03 ± 2.09    3.03 ± 0.47
P            3.08 ± 1.58    3.75 ± 0.76
Organic_C    1.74 ± 1.14    2.07 ± 0.57
K         133.32 ± 35.08 146.96 ± 17.96
Cu           1.84 ± 1.15    1.03 ± 0.82
Mn         53.37 ± 23.39  39.21 ± 15.12
Zn           5.74 ± 2.15     4.1 ± 2.21
BD           1.51 ± 0.09    1.67 ± 0.14
X.Sand     63.33 ± 18.18      75 ± 2.11
X.Silt          12 ± 2.6      12 ± 3.22
X.Clay     24.67 ± 17.99      13 ± 2.76

编辑：

如果您想要所有物种/位置的结果，您可以使用

as.data.frame(t(aggregate(. ~ SPECIES + LOCATION, df, function(x) paste(round(mean(x),2),"±", round(sd(x),2)))))

                    V1            V2            V3            V4            V5
SPECIES      C. comosa    C. distans   E. cordatum     C. comosa    C. distans
LOCATION       Gauteng       Gauteng       Gauteng    Mpumalanga    Mpumalanga
pH          5.4 ± 0.15   5.48 ± 0.19   4.38 ± 0.33   5.84 ± 0.35   5.61 ± 0.18
NO3        8.26 ± 0.09   8.68 ± 0.18   16.11 ± 0.2   4.31 ± 0.23   6.28 ± 0.28
NH4        1.35 ± 0.03   1.96 ± 0.03   5.79 ± 0.18   3.46 ± 0.02    2.6 ± 0.05
P          1.14 ± 0.06   3.33 ± 0.06   4.77 ± 0.04   3.06 ± 0.03   4.45 ± 0.04
Organic_C  0.96 ± 0.03      1 ± 0.02   3.26 ± 0.02   1.55 ± 0.03   2.59 ± 0.01
K         94.43 ± 0.43 130.27 ± 0.03 175.27 ± 0.69 130.57 ± 0.72 163.36 ± 0.17
Cu         3.37 ± 0.02   0.97 ± 0.02   1.18 ± 0.06   0.28 ± 0.01   1.77 ± 0.02
Mn        84.43 ± 0.43  40.13 ± 0.12  35.55 ± 1.09  25.41 ± 0.05  53.01 ± 0.11
Zn         4.72 ± 0.05   3.93 ± 0.04   8.58 ± 0.04   2.09 ± 0.08   6.11 ± 0.08
BD         1.45 ± 0.09   1.55 ± 0.07   1.53 ± 0.11   1.66 ± 0.21   1.68 ± 0.05
X.Sand       74 ± 5.29      76 ± 5.2     40 ± 6.24     75 ± 1.45        75 ± 3
X.Silt          14 ± 2        10 ± 2     12 ± 2.65        11 ± 2     13 ± 4.36
X.Clay       12 ± 2.65     14 ± 2.65     48 ± 7.21     14 ± 3.46        12 ± 2

如果您真的只想要一个可以使用的位置。

as.data.frame(t(aggregate(. ~ SPECIES,df[df$LOCATION == "Gauteng",-2], function(x) paste(round(mean(x),2),"±", round(sd(x),2)))))

                    V1            V2            V3
SPECIES      C. comosa    C. distans   E. cordatum
pH          5.4 ± 0.15   5.48 ± 0.19   4.38 ± 0.33
NO3        8.26 ± 0.09   8.68 ± 0.18   16.11 ± 0.2
NH4        1.35 ± 0.03   1.96 ± 0.03   5.79 ± 0.18
P          1.14 ± 0.06   3.33 ± 0.06   4.77 ± 0.04
Organic_C  0.96 ± 0.03      1 ± 0.02   3.26 ± 0.02
K         94.43 ± 0.43 130.27 ± 0.03 175.27 ± 0.69
Cu         3.37 ± 0.02   0.97 ± 0.02   1.18 ± 0.06
Mn        84.43 ± 0.43  40.13 ± 0.12  35.55 ± 1.09
Zn         4.72 ± 0.05   3.93 ± 0.04   8.58 ± 0.04
BD         1.45 ± 0.09   1.55 ± 0.07   1.53 ± 0.11
X.Sand       74 ± 5.29      76 ± 5.2     40 ± 6.24
X.Silt          14 ± 2        10 ± 2     12 ± 2.65
X.Clay       12 ± 2.65     14 ± 2.65     48 ± 7.21

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