R：在data.frame列中循环

我得到了以下我的_数据：

        geneid chr     acc_no start   end size strand   S1   S2   A1   A2
1 gene_010010   1 AC12345.1  3662  4663 1002      -  328  336  757  874
2 gene_010020   1 AC12345.1  5750  7411 1662      -  480  589  793  765
3 gene_010030   2 AC12345.1  9003 11024 2022      -  653  673  875  920
4 gene_010040   2 AC12345.1 12006 12566  561      -  573  623  483  430
5 gene_010050   3 AC12345.1 15035 17032 1998      - 2256 2333 1866 1944
6 gene_010060   3 AC12345.1 18188 18937  750      -  526  642  650  586

我能够计算给定列的总和，即：

chr.sums <- data.frame(with (my_data, tapply(S1, INDEX=chr, FUN=sum)))

问题是，我想得到包含四列S1、S2、A1和A2的chr.sums，以及对应于唯一chr数的30行。我不想来回切换到Python，但在data.frame中遍历列并将输出分配给特定列让我感到困惑

编辑 上述玩具数据集。

您可以使用plyr的ddply。下面是一些代码：

plyr::ddply(my_data, .(chr), summarize, S1 = sum(S1), S2 = sum(S2), 
  A1 = sum(A1), A2 = sum(A2))

编辑。更紧凑的解决方案是：

plyr::ddply(my_data, .(chr), colwise(sum, .(S1, S2, A1, A2)))

下面是它的工作原理。首先根据chr将数据拆分为若干部分。然后，对每件物品的S1、S2、A1、A2列进行汇总。最后，将它们重新组装到单个数据帧中

任何地方都有这种拆分应用联合收割机问题，请将plyr作为解决方案。

您可以使用plyr的ddply。下面是一些代码：

plyr::ddply(my_data, .(chr), summarize, S1 = sum(S1), S2 = sum(S2), 
  A1 = sum(A1), A2 = sum(A2))

编辑。更紧凑的解决方案是：

plyr::ddply(my_data, .(chr), colwise(sum, .(S1, S2, A1, A2)))

下面是它的工作原理。首先根据chr将数据拆分为若干部分。然后，对每件物品的S1、S2、A1、A2列进行汇总。最后，将它们重新组装到单个数据帧中

任何存在这种拆分-应用-合并问题的地方，都可以将plyr作为解决方案。

tapply不会处理多个列，但聚合的公式版本会

tapply不会处理多个列，但aggregate的公式版本会处理多个列

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请使用dputmy_数据并将结果粘贴到您的问题中。这意味着我们可以使用您的实际数据发布一个解决方案。@Andrie:我的_数据中有8k行，我想这对一个问题来说太多了。将第4-6行的chr编号翻转到第2行将创建一个玩具集。在这种情况下，构建一个玩具子集并发布。请使用dputmy_数据并将结果粘贴到您的问题中。这意味着我们可以使用您的实际数据发布一个解决方案。@Andrie:我的_数据中有8k行，我想这对一个问题来说太多了。将第4-6行的chr编号翻转到第2行将创建一个玩具集。在这种情况下，构建一个玩具子集并发布。我刚刚输入了colwise解决方案。+1 colwise的使用很好。更好的方法是ddplymy_数据[，-3:7]，.chr，colwise，sum@Ramnath：非常感谢，它按预期工作。节省了我很多时间。“我会调查普莱尔的。”安德烈：谢谢。对于一个R新手来说，Ramnath的答案更具可读性。我刚刚输入了colwise解决方案。+1 colwise的使用很好。更好的方法是ddplymy_数据[，-3:7]，.chr，colwise，sum@Ramnath：非常感谢，它按预期工作。节省了我很多时间。“我会调查普莱尔的。”安德烈：谢谢。对于一个R新手来说，Ramnath的答案更具可读性。谢谢。谢谢你。chr.sums