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列A、列B、列C...の各行毎に平均値を出して、それぞれ新しい列に結果を追加する方法３つ。

個人の練習も兼ねて前後の工程も記載しているので、あしからず。

事前準備

データの取り込み

人からもらった、とあるデータを取り込む。

Dat1 <- read.csv("./Data/Fig055.csv", header=TRUE)

結果は下記。

r-rowmean-1

データのチェック

取り込んだデータの5-7列にある各行の数値の平均値を３行目のvaluesい入れたいんだけど、このままだと色々困る。

列名になってほしい行がなぜか１行目にきてデータの一部として認識されているし、

strをみてみると、平均値を出したい5-7列目のデータ型が全て "character" になっている（……ので計算できない）。

r-rowmean-2

目的の行を "colnames" に変更

データを取り込むときに、

header=TRUE

に設定して取り込んだから、１行目は colnames となっている予定だったのに、なんか変。

colnames になるべき行はデータの１行目になっている。

「？」と思って元データをみると、

r-rowmean-3

行名が２行に分かれていて、E1にある"3dHipp-60"のセルを含む１行目（青枠）が colnames に宛てがわれ、本来 colnames に宛てがいたい２行目（赤枠）がデータの１行目として認識されていた。

この "3dHipp-60" は要らないので、まず１行目を消し、その後１行目となった赤枠を colnames に指定する。

そのためには、まずデータを

header=FALSE

で読み込む。

Dat1 <- read.csv("./Data/Fig055.csv", header=FALSE)

で、１行目を削除し、ついでに "NA" 列になっている４列目も要らないので削除。

Dat1 <- Dat1[-1,-4]

その後、１行目に繰り上がった赤枠行を colnames に指定。

colnames(Dat1) <- Dat1[1,]
r-rowmean-4

 

１行目に名前の行が残ったままなので、これを削除し、

ついでにハイフンのある名前達をハイフン無しに変更（ハイフンがあると色々面倒なので）。

Dat1 <- Dat1[-1,] %>%
rename(BlFSA03mpi0016 = "BlFSA03mpi-0016",
BlFSA03mpi0017 = "BlFSA03mpi-0017",
BlFSA03mpi0018 = "BlFSA03mpi-0018")

目的の行が colnames になり、余計な行列が削除されたデータができあがった。

r-rowmean-5

目的の列を "numeric" に変更

で、平均値を出したい列（BlFSA03mpi0016, BlFSA03mpi0017, BlFSA03mpi0018）のデータ型を "numeric" に変更。

Dat1$BlFSA03mpi0016 <- as.numeric(Dat1$BlFSA03mpi0016)
Dat1$BlFSA03mpi0017 <- as.numeric(Dat1$BlFSA03mpi0017)
Dat1$BlFSA03mpi0018 <- as.numeric(Dat1$BlFSA03mpi0018)
str()

で"numeric" に変更されていることを確認。

r-rowmean-6

各行の平均値の列を追加

データが綺麗になった所で、目的の「各行の平均値を示す列を追加」の作業に取り掛かる。

ここでは３つの方法を書き留めておく。

方法１: rowMeans

方法の１つ目は、

rowMeanas

を使う方法。

上記データフレームの４行目から６行目の平均値を入れた列（列名: Mean1）を作ってみる。

Dat1 <- Dat1 %>%
mutate(Mean1 = rowMeans(.[,4:6]))

データフレームの右側に、４－６列目の平均値が入った "Mean1" の列が追加された。

r-rowmean-7

方法２: rowwise

方法の２つ目は、

rowwise

を使う方法。

上記と同じ様に

dyplr::mutate

で、４－６列目の各行の平均値を入れたいんだけど、

普通に

mean()

を使うと、「列の平均」を計算してしまうので、

Dat1 <- Dat1 %>%
mutate(Mean2 = mean(c(BlFSA03mpi0016,BlFSA03mpi0017,BlFSA03mpi0018)))

こんな感じに１列の平均値が全セルに適応されてしまう。

r-rowmean-8

これを「行の平均値」に変えたい場合は、その前に

rowwise()

をはさんであげると良い。

Dat1 <- Dat1 %>%
rowwise() %>%
mutate(Mean2 = mean(c(BlFSA03mpi0016,BlFSA03mpi0017,BlFSA03mpi0018)))

上記データフレームの４行目から６行目の平均値を入れた列（列名: Mean2）を作ってみる。

Dat1 <- Dat1 %>%
    mutate(Mean1 = rowMeans(.[,4:6]))

データフレームの右側に、４－６行目の平均値が入った "Mean2" の列が追加された。

r-rowmean-9

ちゃんとした値が入ってくれた。

方法３：apply関数

apply関数は、Rの標準パッケージに組み込まれている。

apply の他、tapply, lapply, sapply, mapply などがある。

 

apply 関数は、データフレームの行もしくは列毎に計算して値を出したい場合に使う。

例えば今回は、上記データフレームの４列目から６列目の平均値を出したいので、コードはこんな感じ。

apply(Dat1[,4:6], 1, mean, na.rm=TRUE)

na.rm=TRUEと設定すれば、NAを飛ばして計算してくれる。

第２因数は、

  • １→ 横方向に計算（１行毎にまとめて関数に渡して処理）
  • ２→ 縦方向に計算（１列毎にまとめて関数に渡して処理）

というように指定する。

mutate()

で新たな列に追加したい場合は、

Dat1 <- Dat1 %>%
mutate(mean3 = apply(Dat1[,4:6], 1, mean, na.rm=TRUE))
applyの結果を列に追加

無事に平均値の入った列が追加された。

各行の平均値を既存の列に上書き

上記のように算出したデータ、本来は新しい列ではなく、"Values" の列に適応したかったので、

mutate()

の列名の所を "Values" にする。

Dat1 <- Dat1 %>%
mutate(Values = rowMeans(.[,4:6]))

無事 "Values" の列に上書きされた。

r-rowmean-10