循环数据框并根据公共列绘制时间序列

Question

所以我有一个数据框，其中包含两个读数的板 ID、时间点、底物和平均值（组成数据）：

Plate_ID    Day    Name           590_Mean    590_SD    750_Mean    750_Mean
MCBA15 001  0      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 001  1      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
MCBA15 001  3      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
...
MCBA15 001  10     Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 005  0      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 005  1      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
MCBA15 005  3      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
...
MCBA15 005  10     Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 001  0      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 001  1      Lactose        0.257       0.012     0.171       0.012
MCBA15 001  3      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
...
MCBA15 001  10     Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 005  0      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
MCBA15 005  1      Lactose        0.257       0.012     0.171       0.012
MCBA15 005  3      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
...
MCBA15 005  10     Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012

每个 Plate_ID 有 32 个基材，每个板有 7 天的读数。

理想情况下，我想用标准差条（时间间隔 = 1 天）绘制 10 天期间（7 个读数）上同一时间序列的 590 和 750 平均值。

我能够生成一个这样的图表，但这是对数据进行排序。然后我采取了以下方法：

library('Hmisc')

x <- sortbiolog$Day[1:7]
y <- sortbiolog$X750_Mean[1:7]
sd <- sortbiolog$X750_SD[1:7]

plot(x, y, type = "b", ylim = c(0,.3))
with(
  data = sortbiolog,
  expr = errbar(x, y, y + sd, y - sd, add = T, pch =1, cap = .01), main = "?-Cyclodextrin Substrate for MCBA15 001")

par(new=TRUE)

a <- sortbiolog$Day[1:7]
b <- sortbiolog$X590_Mean[1:7]
ab_sd <- sortbiolog$X590_SD[1:7]

plot(a, b, type = "b", ylim = c(0,.3))
with(
  data = sortbiolog,
  expr = errbar(a, b, b + ab_sd, b - ab_sd, add = T, pch =1, cap = .01, col="red", axis=FALSE))

legend('topright', legend=c("Mean 750", "Mean 590"), text.col=c("black", "red"))

但是，我想知道是否有一种方法可以遍历数据并根据数据创建这些图像。

Answer 1

dat <- read.table(header = TRUE, text="Plate_ID    Day    Name           590_Mean    590_SD    750_Mean    750_SD
'MCBA15 001'  0      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  1      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 001'  2      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 001'  3      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  5      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 001'  7      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 001'  10     Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  0      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  1      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 005'  2      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 005'  3      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  5      Cyclodextrin   0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 005'  7      Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  10     Cyclodextrin   0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  0      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  1      Lactose        0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 001'  2      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  3      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  5      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  7      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 001'  10     Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  0      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  1      Lactose        0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 005'  2      Lactose        0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 005'  3      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  5      Lactose        0.257       0.012     0.171       0.012
'MCBA15 005'  7      Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012
'MCBA15 005'  10     Lactose        0.217       0.012     0.161       0.012")

此函数中有几处不是必需的（例如索引），但我想尽可能少地更改您的代码，以向您展示一般方法。所以这里是你的代码包装成一个函数，它接受一个数据框。

f <- function(sortbiolog) {
  require('Hmisc')

  x <- sortbiolog$Day[1:7]
  y <- sortbiolog$X750_Mean[1:7]
  sd <- sortbiolog$X750_SD[1:7]

  plot(x, y, type = "b", ylim = c(0,.3))
  with(
    data = sortbiolog,
    expr = errbar(x, y, y + sd, y - sd, add = T, pch =1, cap = .01), main = "?-Cyclodextrin Substrate for MCBA15 001")

  par(new=TRUE)

  a <- sortbiolog$Day[1:7]
  b <- sortbiolog$X590_Mean[1:7]
  ab_sd <- sortbiolog$X590_SD[1:7]

  plot(a, b, type = "b", ylim = c(0,.3), ann = FALSE)
  with(
    data = sortbiolog,
    expr = errbar(a, b, b + ab_sd, b - ab_sd, add = T, pch =1, cap = .01, col="red"))

  legend('bottomright', legend=c("Mean 750", "Mean 590"), text.col=c("black", "red"))
}

所以你仍然可以在你的完整数据上使用它，比如f(dat[1:7, ])，但是你不是用索引来愚弄，而是根据Plate_ID和Name将原始数据框拆分为一个数据框列表：

sp <- split(dat, with(dat, interaction(Plate_ID, Name)))

sapply(sp, dim)

#      MCBA15 001.Cyclodextrin MCBA15 005.Cyclodextrin MCBA15 001.Lactose MCBA15 005.Lactose
# [1,]                       7                       7                  7                  7
# [2,]                       7                       7                  7                  7

然后将函数应用于列表：

pdf('~/desktop/tmp.pdf')
par(mfrow = c(2,2))
p <- lapply(sp, f)
dev.off()

给我