Почему мой dplyr group_by & summary не работает должным образом? (имя-столкновение с plyr)

У меня есть кадр данных, который выглядит так:

#df
ID  DRUG FED  AUC0t  Tmax   Cmax
1    1     0   100     5      20
2    1     1   200     6      25
3    0     1   NA      2      30 
4    0     0   150     6      65

Ans и так далее. Я хочу обобщить некоторые статистические данные по AUC, Tmax и Cmax препаратом DRUG и FED STATUS FED. Я использую dplyr. Например: для AUC:

CI90lo <- function(x) quantile(x, probs=0.05, na.rm=TRUE)
CI90hi <- function(x) quantile(x, probs=0.95, na.rm=TRUE)  

summary <- df %>%
             group_by(DRUG,FED) %>%
             summarize(mean=mean(AUC0t, na.rm=TRUE), 
                                 low = CI90lo(AUC0t), 
                                 high= CI90hi(AUC0t),
                                 min=min(AUC0t, na.rm=TRUE),
                                 max=max(AUC0t,na.rm=TRUE), 
                                 sd= sd(AUC0t, na.rm=TRUE))

Однако вывод не сгруппирован с помощью DRUG и FED. Он дает только одну строку, содержащую статистику всех, не разбитую на DRUG и FED.

Любая идея, почему? и как я могу заставить его поступать правильно?

Ответ 1

Я уверен, что вы загрузили plyr после dplyr, поэтому вы получаете общее резюме вместо сгруппированного резюме.

Это то, что происходит с последним загруженным plyr.

library(dplyr)
library(plyr)
df %>%
      group_by(DRUG,FED) %>%
      summarize(mean=mean(AUC0t, na.rm=TRUE), 
                low = CI90lo(AUC0t), 
                 high= CI90hi(AUC0t),
                 min=min(AUC0t, na.rm=TRUE),
                 max=max(AUC0t,na.rm=TRUE), 
                 sd= sd(AUC0t, na.rm=TRUE))

  mean low high min max sd
1  150 105  195 100 200 50

Теперь удалите plyr и повторите попытку, и вы получите сгруппированное резюме.

detach(package:plyr)
df %>%
      group_by(DRUG,FED) %>%
      summarize(mean=mean(AUC0t, na.rm=TRUE), 
                low = CI90lo(AUC0t), 
                 high= CI90hi(AUC0t),
                 min=min(AUC0t, na.rm=TRUE),
                 max=max(AUC0t,na.rm=TRUE), 
                 sd= sd(AUC0t, na.rm=TRUE))

Source: local data frame [4 x 8]
Groups: DRUG

  DRUG FED mean low high min max  sd
1    0   0  150 150  150 150 150 NaN
2    0   1  NaN  NA   NA  NA  NA NaN
3    1   0  100 100  100 100 100 NaN
4    1   1  200 200  200 200 200 NaN

Ответ 2

Вариант ответа Aosmith, который может помочь некоторым людям. Direct R для прямого вызова функций dplyr. Хороший трюк, когда один пакет мешает другому.

df %>%
      dplyr::group_by(DRUG,FED) %>%
      dplyr::summarize(mean=mean(AUC0t, na.rm=TRUE), 
                low = CI90lo(AUC0t), 
                 high= CI90hi(AUC0t),
                 min=min(AUC0t, na.rm=TRUE),
                 max=max(AUC0t,na.rm=TRUE), 
                 sd= sd(AUC0t, na.rm=TRUE))

Ответ 3

Или вы можете использовать data.table

library(data.table)
setDT(df)  # set the data frame as data table
df[, list(mean = mean(AUC0t, na.rm=TRUE),
          low = CI90lo(AUC0t), 
          high = CI90hi(AUC0t), 
          min = as.double(min(AUC0t, na.rm=TRUE)),
          max = as.double(max(AUC0t, na.rm=TRUE)), 
          sd = sd(AUC0t, na.rm=TRUE)),
   by=list(DRUG, FED)]

#    DRUG FED mean low high min  max sd
# 1:    1   0  100 100  100 100  100 NA
# 2:    1   1  200 200  200 200  200 NA
# 3:    0   1  NaN  NA   NA Inf -Inf NA
# 4:    0   0  150 150  150 150  150 NA
# Warning messages:
#   1: In min(AUC0t, na.rm = TRUE) :
#   no non-missing arguments to min; returning Inf
# 2: In max(AUC0t, na.rm = TRUE) :
#   no non-missing arguments to max; returning -Inf

Ответ 4

Попробуйте sqldf - это лучший способ и легко научиться группировать данные. Ниже приведен пример для вашей потребности. Все виды группирования примеров библиотеки sqldf очень полезны.

install.packages("sqldf")
library(sqldf)
dat1 <- sqldf("select x,y,
            y/sum(y) as Z
            from dat
            group by x")