使用非唯一复制变量重塑数据

Question

我一直在搜索和搜索，但我被困在我确信这不是一个困难的问题上，我只是一辈子都想不通。

我有一个非常大的 QPCR 数据框，其输出类似于下面的示例，除了更多的患者和更多的检测器基因。我需要转换成宽格式，以便患者 1 (P1) 在同一行中有相应的检测器和 ct 值。

Sample  Detector  Ct 
P1      18s       9.428771 
P1      18s       9.369728
P1      18s       9.456004
P1      b2m       12.792814
P1      b2m       12.580547
P1      b2m       13.162326
P2      18s       19.428771 
P2      18s       19.369728
P2      18s       19.456004
P2      b2m       20.792814
P2      b2m       20.580547
P2      b2m       20.162326

我只能使用以下方法投射第一个副本：

reshape(data, direction = "wide", idvar='Sample', timevar='Detector')

但不能转换复制值，因为它们与第一个具有相同的名称。

我尝试过make.names，但无法让它根据 Detector 和 Sample 的值唯一地命名 Detector。

我们将不胜感激地接受任何帮助。

编辑：

Martin 问我希望数据看起来如何，下面是一个示例。我已经为我的基因重命名了列名，因为我知道这是 R 需要它们来处理数据的方式。 感谢 Martin 也为我整理了格式。

Sample  X18s       X18s.1     X18S.2     b2m        b2m.1      b2m.2
P1      9.428771   9.369728   9.456004   12.792814  12.580547  13.162326      
P2      19.428771  19.369728  19.456004  20.792814  20.580547  20.162326

Answer 1

这可能会有所帮助：

 data$indx <-with(data, ave(Sample, Detector, Sample, FUN=seq_along))
 reshape(data, direction="wide", idvar=c("Sample","indx"), timevar="Detector")[,-2]
 #  Sample    Ct.18s   Ct.b2m
 #1     P1  9.428771 12.79281
 #2     P1  9.369728 12.58055
 #3     P1  9.456004 13.16233
 #7     P2 19.428771 20.79281
 #8     P2 19.369728 20.58055
 #9     P2 19.456004 20.16233

更新

你可以试试：

    library(reshape2)
    dcast(data, Sample~Detector+indx, value.var="Ct")
    Sample     18s_1     18s_2     18s_3    b2m_1    b2m_2    b2m_3
 #1     P1  9.428771  9.369728  9.456004 12.79281 12.58055 13.16233
 #2     P2 19.428771 19.369728 19.456004 20.79281 20.58055 20.16233

其他选项是使用dplyr

  library(dplyr)
  library(tidyr)
  data%>%
  unite(Det,Detector, indx,sep=".")%>%
  spread(Det,Ct)
  #  Sample     18s.1     18s.2     18s.3    b2m.1    b2m.2    b2m.3
  #1     P1  9.428771  9.369728  9.456004 12.79281 12.58055 13.16233
  #2     P2 19.428771 19.369728 19.456004 20.79281 20.58055 20.16233

更新

我在读取数据时使用了stringsAsFactors=F，这样字符列就不会被强制分解。如果我使用stringsAsFactors=T 或默认值，那么：

    data$indx <-with(data, ave(Sample, Detector, Sample, FUN=seq_along))
    #Warning messages:
   #1: In `[<-.factor`(`*tmp*`, i, value = 1:3) :
    invalid factor level, NA generated

将上述步骤替换为：

    data$indx <-with(data, ave(seq_along(Sample), Detector, Sample, FUN=seq_along))
    dcast(data, Sample~Detector+indx, value.var="Ct")
   #  Sample     18s_1     18s_2     18s_3    b2m_1    b2m_2    b2m_3
   #1     P1  9.428771  9.369728  9.456004 12.79281 12.58055 13.16233
   #2     P2 19.428771 19.369728 19.456004 20.79281 20.58055 20.16233