「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 044

No.14203　Rでの多変量のパーセントの出し方　　【taipapa】　2011/01/23(Sun) 22:46

いつもお世話になっております．
113種類の検体を，処理前，10分後，20分後，30分後の4ポイントで調べています．これを，2種類の採取方法で行っています．つまり，113x4x2=904個のデータです．
データは，


   PeakNo.       RT QuantMS            Compound_Name variable        value
1      159 258.9000     114            n-Propylamine       J0 0.0111938548
2      185 269.9500     152        2-Hydroxypyridine       J0 0.0207955297
3      210 275.3000     174 Pyruvate+Oxalacetic acid       J0 0.0229141617
4      231 281.3500     117              Lactic acid       J0 2.4815061792
5      286 293.3000     177            Glycolic acid       J0 0.0025013220
6      300 296.8500     116     N-Methylethanolamine       J0 0.0042268023
7      337 308.9000     174            Isobutylamine       J0 0.0055186345
8      356 311.9500     116            Alanine(2TMS)       J0 1.1451084002
9      390 316.4500      86             n-Butylamine       J0 0.0040951893
10     429 324.9000     204            Glycine(2TMS)       J0 0.0005645860
11     449 327.3500     131          HydroxyButyrate       J0 0.1699646973
12     463 331.1000     149                  Oxalate       J0 0.0019043389
13     470 333.4500     202             Ketovaline_2       J0 0.0026049251
14     485 336.0000     116                Sarcosine       J0 0.0031026922
15     513 338.6000     204       2-Aminoisobutyrate       J0 0.0018618178
16     564 350.2500     147       3-Hydroxy-Butyrate       J0 0.3068388480
17     605 358.4500     204      2-Aminobutyric acid       J0 0.0030034763
18     631 363.0500      89         Ketoisoleucine_1       J0 0.0048548325
19     689 376.0500     200         Ketoisoleucine_2       J0 0.0005801096
20     715 383.0500     247 3-Hydroxyisovaleric acid       J0 0.0006300551
..........

このようにlong typeになっておりまして，J0は処理前の時間ポイントを意味します．たとえば，最初にあるn-Propylamineの次の時間ポイント（J10としてます）が出てくるのは，114行目になります．そして，処理後の変動は，処理前のパーセントで表示したいのです．これを行うのにスマートな方法が分からず，以下のようにしました．ソフトはRを使用しております．

1行目から113行目までは第1の方法の各検体の処理前の値，それ以降，452行までは第1の方法の処理後の結果なので，
> a <- Data.df$value[1:452]*100/Data.df$value[1:113]

453行目から565行目までは第2の方法の各検体の処理前の値，それ以降，904行までは第2の方法の処理後の結果なので，
> b <- Data.df$value[453:904]*100/Data.df$value[453:565]

これで処理前の値は，すべて100％で，処理後は処理前に対する%で表されます．
2つをくっつけて，
> A <- list(c(a,b))
データフレームにして，
> A.df <- data.frame(A)
元のデータフレームに新たな変数として追加しました．
> Data.df$percent_change <- A.df$percent_change

これで，目的は達せられたのですが，あまりに無様な方法なので，もっとスマートな方法があるはずと色々調べては見たのですが，よく分かりませんでした．上記のデータは，1個人のもので，これからおそらく数十人分調べることになりそうなので，より簡便な方法をご教示いただければ幸いです．

No.14205　Re: Rでの多変量のパーセントの出し方　　【青木繁伸】　2011/01/24(Mon) 01:42

データのある列を取り出し，3 次元配列にして apply で計算して，計算結果をベクトルに戻してデータフレームの列を作る。
Data.df の value 列に n 人分のデータがあるとしたら
Data.df$value2 <- as.vector(
                    apply(array(Data.df$value, dim=c(113, 4, nrow(Data.df)/(113*4))),
                          3,
                          function(y) as.vector(y/y[,1]))
                  )*100

No.14212　Re: Rでの多変量のパーセントの出し方　　【taipapa】　2011/01/24(Mon) 19:10

青木先生，深夜にお返事を頂いていたようで，恐縮です．
今，手元にRがないのですが，明日にでもご教示いただいた方法でやってみます．
いつも本当に有り難うございます．

No.14224　Re: Rでの多変量のパーセントの出し方　　【taipapa】　2011/01/26(Wed) 00:07

やってみました．
お陰様でうまくできました．
なるほど，3次元配列なので，applyのsubscriptは3になるわけですね．（ですよね？）
納得できました．いつになったら私もこんな風にスマートにRが使えるようになることやら．
青木先生，重ねて有り難うございました．