自定义函数在 R 'ddply' 函数中不起作用

Question

我正在尝试在“ddply”中使用自定义函数，以便根据预先存在的变量 (CelltiterGLO) 的值在我的数据框中创建一个新变量 (NormViability)。 该函数旨在根据变量 'Concentration_nM' (0.01) 的特定子级别的平均 'CelltiterGLO' 值创建重新缩放 (%) 的 'CelltiterGLO' 值。 因此，如果 'Concentration_nM'==0.01 处的 'CelltiterGLO' 的平均值设置为 100，我想在其他变量（'CTSC'、'Time_h' 和 'ExpType'）的水平上重新调整 'CelltiterGLO' 的所有其他值.

归一化函数如下：

  normalize.fun = function(CelltiterGLO) {

         idx = Concentration_nM==0.01
         jnk = mean(CelltiterGLO[idx], na.rm = T)
         out = 100*(CelltiterGLO/jnk)
         return(out) 

  }

这是我尝试应用于我的数据框的代码：

library("plyr")

df.bis=ddply(df,
             .(CTSC, Time_h, ExpType),
             transform, 
             NormViability = normalize.fun(CelltiterGLO))

代码运行，但是当我尝试仔细检查（聚合或点击）时，如果在 'Concentration_nM'==0.01 时，'NormViability' 的平均值等于 '100'，我得到的不是 100，而是不同的数字。事实是，如果我尝试通过变量“ExpType”的两个级别对我的 df 进行子集化，则代码会在每个分离的子集上返回正确的数字。我试图使“ExpType”成为字符或因子，但得到了类似的结果。 'ExpType 有两个级别/值，分别是“组合”和“剂量响应”。我不知道为什么代码不能在整个 df 上运行，我想知道这是否是因为“ExpType”的两个级别不包含所有其他变量的相同级别数，例如“ExpType”的“组合”级别缺少“Time_h”级别之一。

非常感谢您的帮助，如果 Stackoverflow 中已经存在答案但我无法找到，我提前道歉。

米歇尔

Answer 1

我（OP）发现该函数在参数中缺少一个变量，该变量在语句中使用。只需将变量 Concentration_nM 添加到自定义函数即可解决问题。 谢谢 米。