R은 : ddplyr

Question

마다 두 개의 연속 된 행을 선택이 내 데이터

Assay Sample Dilution meanresp number 
    1 S  0.25  68.55  1 
    1 S  0.50  54.35  2 
    1 S  1.00  44.75  3 

내 최종 목표는 매 2 연속 행에 선형 회귀를 적용하고 meanresp 희석 등을 사용하여 해당 회귀의 기울기를 반환하는 것입니다.

테이블의 길이가 다를 수 있으며 내가 습관에서 벗어나려고 할 때 루프를 사용하지 않는 것을 선호합니다.

나는 ddply가 좋을 것이라고 생각하지만, 두 개의 연속 된 행의 하위 집합을 선택하는 방법을 모르겠습니다. 나는 길이 2의 희석의 모든 벡터 서브 세트에 대해 이렇게 말하는 방법이있을 것이라고 생각했습니다.

어떤 통찰력이 도움이 될 것입니다.

Answer 1

나는이 선형 회귀에 도움이 될 것입니다 방법을 알고하지 않습니다하지만 당신은 그런 일 할 수있는 : lapply를 사용

df <- read.table(header=T, text="Assay Sample Dilution meanresp number 
    1 S  0.25  68.55  1 
    1 S  0.50  54.35  2 
    1 S  1.00  44.75  3") 

을 :

이 경우

> lapply(2:nrow(df), function(x) df[(x-1):x,]) 
[[1]] 
    Assay Sample Dilution meanresp number 
1  1  S  0.25 68.55  1 
2  1  S  0.50 54.35  2 

[[2]] 
    Assay Sample Dilution meanresp number 
2  1  S  0.5 54.35  2 
3  1  S  1.0 44.75  3 

당신이 특정 열을 원하는 계속해서 연속 행을 선택하면 다음과 같이 선택할 수 있습니다.

> lapply(2:nrow(df), function(x) df[(x-1):x, c('Dilution','meanresp')]) 
[[1]] 
    Dilution meanresp 
1  0.25 68.55 
2  0.50 54.35 

[[2]] 
    Dilution meanresp 
2  0.5 54.35 
3  1.0 44.75 

편집

는 선형 회귀 분석을 수행하려면 다른 lapply는 할 충분하다 :

a <- lapply(2:nrow(df), function(x) df[(x-1):x, c('Dilution','meanresp')]) 

b <- lapply(a,function(x) lm(Dilution~meanresp,data=x)) 

>b 
[[1]] 

Call: 
lm(formula = Dilution ~ meanresp, data = x) 

Coefficients: 
(Intercept)  meanresp 
    1.45687  -0.01761 


[[2]] 

Call: 
lm(formula = Dilution ~ meanresp, data = x) 

Coefficients: 
(Intercept)  meanresp 
    3.33073  -0.05208 

그냥 기울기하려는 경우 또는 :

b <- lapply(a, function(x) { 
        d <- lm(Dilution~meanresp,data=x) 
        coefficients(summary(d))[2,1] 
}) 

> b 
[[1]] 
[1] -0.01760563 

[[2]] 
[1] -0.05208333