如何压缩和重组R中的数据？

对不起，问题的标题很模糊，但我真的不知道如何简洁地解释这个问题。 我有一些分类（生物学）数据

总共有5个样本，其中包含在其中发现的不同种类细菌的数量。每一物种都被分为门（宽）、纲、目和科（窄）。对于每一个类群，例如门，我试图找到每个样本中属于该门的物种总数

例如：在样本1中，有

0+0+0+0+0+7+0+6+0=13

种被分类为“酸杆菌”，然后是一些“放线杆菌”，等等。我如何计算这些总数，然后将它们存储到其他地方，以便以后可以制作百分比堆叠条形图，就像我手工制作的那样

我对那部分没有问题；我的主要问题是弄清楚如何重新排列数据

基本上，我尝试为门、类、顺序和族创建不同的数据集，并从每个数据集创建条形图。我被告知dplyr软件包可能会有所帮助。我对它不是很熟悉，但看了之后，我不知道这些函数会有什么帮助。我还考虑过制作几个for循环，可以对每个门等中的数据进行汇总，但是当您移动到更具体/更狭窄的分类群时，类别太多了。

这有帮助吗

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

phylum <- data %>%
  group_by(phylum) %>%
  summarise(sample_1_sum = sum(sample1),
            sample_2_sum = sum(sample2),
            sample_3_sum = sum(sample3)) %>%
  pivot_longer(cols = c(sample_1_sum, sample_2_sum, sample_3_sum),
               names_to = "Sample",
               values_to = "Values") 

ggplot(data = phylum, aes(x = Sample, y = Values)) +
  geom_bar(aes(fill = phylum), position = "fill", stat = "identity")

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
图书馆（GG2）
门%
分组依据（门）%>%
总结（样本1\u总和=总和（样本1），
样本2之和=总和（样本2），
样本3_sum=sum（样本3））%>%
枢轴长度（cols=c（样本1之和、样本2之和、样本3之和），
name_to=“Sample”，
价值_to=“价值”）
ggplot（数据=门，aes（x=样本，y=值））+
geom_bar（aes（fill=门），position=“fill”，stat=“identity”）

数据是您的数据集。如果你有很多样本列要处理，我会用不同的方法来处理，但只要有几个列，这是可行的

结果:

---

您提供的代码很有效，非常感谢您-但是%>%的目的是什么？我快速搜索了一下，结果有点混乱。这就是所谓的

管道
。在最简单的层次上，您可以如下所示：假设您有两个函数
f（x）
和
g（x）
。然后
x%>%f%>%g
相当于
g（f（x））
。因此，我们从对象
x
开始，然后在
x
上应用函数
f（）
。该操作产生的对象随后被传递到函数
g（）
。这就好像您将数据从左侧函数“管道”到右侧函数。当然，真正的管道更复杂。它允许您编写优雅且易于阅读的代码。互联网上有很多参考资料。
pipe
在
magrittr
软件包中的R中流行，后来被
tidyverse
吸收。tidyverse网站的magrittr页面上有一篇有见地的文章：
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

phylum <- data %>%
  group_by(phylum) %>%
  summarise(sample_1_sum = sum(sample1),
            sample_2_sum = sum(sample2),
            sample_3_sum = sum(sample3)) %>%
  pivot_longer(cols = c(sample_1_sum, sample_2_sum, sample_3_sum),
               names_to = "Sample",
               values_to = "Values") 

ggplot(data = phylum, aes(x = Sample, y = Values)) +
  geom_bar(aes(fill = phylum), position = "fill", stat = "identity")