r - 来自旧数据帧子集的每 n 行的新数据帧
问题描述
我正在尝试通过从旧数据框中选择每 7 行来创建一个新数据框。具体来说,我想要子集“Primer”、“E”和“R2”中的每 7 行
当前(旧)数据框如下所示:
print(total)
Conc Primer Ct1 Ct2 mean slope E R2
1 1.00000 TBP 26.58 26.04 26.310 -1.588132 3.2625604 0.5994649
2 0.20000 TBP 28.46 28.32 28.390 -1.588132 3.2625604 0.5994649
3 0.04000 TBP 31.49 31.14 31.315 -1.588132 3.2625604 0.5994649
4 0.00800 TBP 33.90 32.18 33.040 -1.588132 3.2625604 0.5994649
5 0.00160 TBP 34.81 38.72 36.765 -1.588132 3.2625604 0.5994649
6 0.00032 TBP NA NA NaN -1.588132 3.2625604 0.5994649
7 1.00000 EBF1_A 28.11 27.23 27.670 -0.791270 17.3565499 0.7927938
8 0.20000 EBF1_A 29.25 29.25 29.250 -0.791270 17.3565499 0.7927938
9 0.04000 EBF1_A 32.04 30.90 31.470 -0.791270 17.3565499 0.7927938
10 0.00800 EBF1_A 31.96 32.49 32.225 -0.791270 17.3565499 0.7927938
11 0.00160 EBF1_A 32.42 32.68 32.550 -0.791270 17.3565499 0.7927938
12 0.00032 EBF1_A NA NA NaN -0.791270 17.3565499 0.7927938
13 1.00000 EBF1_B 27.80 27.72 27.760 -1.097899 7.1438682 0.7634541
14 0.20000 EBF1_B 29.17 29.45 29.310 -1.097899 7.1438682 0.7634541
15 0.04000 EBF1_B 31.89 32.07 31.980 -1.097899 7.1438682 0.7634541
16 0.00800 EBF1_B 32.76 32.76 32.760 -1.097899 7.1438682 0.7634541
17 0.00160 EBF1_B NA NA NaN -1.097899 7.1438682 0.7634541
18 0.00032 EBF1_B NA NA NaN -1.097899 7.1438682 0.7634541
19 1.00000 EBF2_A 29.28 29.50 29.390 -6.145888 0.4544889 0.6973744
20 0.20000 EBF2_A 31.69 30.70 31.195 -6.145888 0.4544889 0.6973744
21 0.04000 EBF2_A 34.00 34.75 34.375 -6.145888 0.4544889 0.6973744
22 0.00800 EBF2_A 35.24 35.20 35.220 -6.145888 0.4544889 0.6973744
23 0.00160 EBF2_A 36.04 38.33 37.185 -6.145888 0.4544889 0.6973744
24 0.00032 EBF2_A NA NA NaN -6.145888 0.4544889 0.6973744
我想从学习如何从数据帧子集中提取每 7 个元素开始,然后才考虑将其转换为数据帧的想法。我的想法是用来total[seq(1, nrow(total$Primer), 7), ]
打印这个数据帧子集的第 7 个元素,但它只是返回Error in seq.default(1, nrow(total$Primer), 7) : 'to' must be of length 1
有什么建议么?
解决方案
您可以定义 的倍数序列7
:
sequence <- seq(0, 700, by = 7)
以及slice
按该顺序排列的数据框:
library(dplyr)
df %>%
slice(sequence)
如果您只对切片某些列感兴趣,select
这些列:
df %>%
slice(sequence) %>%
select(c(Primer, E, R2))
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