在其中R一data.frame一个新行的条件插入(conditional insertion of

我有这样一个数据帧：

ID  Exp1 Exp2 Value1
AAA 5    6    7
AAA 4    8    8
BBB 3    5    9
BBB 6    7    4
CCC 2    5    6
....

我想一个ID的每次重复后，创建一个新的行，做以前的结果，这样的总结：

ID      Exp1 Exp2 Value1
AAA     5    6    7
AAA     4    8    8
AAA.1   9    14   15
BBB     3    5    9
BBB     6    7    4
BBB.1   9    12   13
CCC     2    5    6
...

我的问题是，我可以不写代码相同的ID后立即插入新行。

    > for (i in 1:nrow(Data)) {   
    > temp1 <- Data[Data$ID == Data$ID[i],]

但不知道如何着手...任何想法？

更新：原来的数据是如何..

 GeneNames  Original    ID2          Com.   Ratio   Cyt     Nuc
 YWHAB  CL84Contig6     1433B_HUMAN  -0.2   0.6    1063.3   671.3
 YWHAB  CL84Contig4     1433B_HUMAN  -0.3   0.5    59.0     30.5
 YWHAE  CL1665Contig1   1433E_HUMAN  -0.3   0.5    2784.6   1490.1
 YWHAE  CL1665Contig4   1433E_HUMAN   0.1   1.2    2.1      4.8
 YWHAH  dsrrswapns      1433F_HUMAN   0.0   0.0    0.0      0.0
 YWHAG  CL2762Contig2   1433G_HUMAN  -0.3   0.4    39.5     17.7
 YWHAG  CL2762Contig3   1433G_HUMAN   0.0   0.0    0.0      0.0

我怎么想这样做...

GeneNames   Original    ID2          Com.   Ratio   Cyt     Nuc
 YWHAB  CL84Contig6     1433B_HUMAN  -0.2   0.6    1063.3   671.3
 YWHAB  CL84Contig4     1433B_HUMAN  -0.3   0.5    59.0     30.5
YWHAB.1 CL84Contig6     1433B_HUMAN  -0.2   0.6    1122.4   701.8
 YWHAE  CL1665Contig1   1433E_HUMAN  -0.3   0.5    2784.6   1490.1
 YWHAE  CL1665Contig4   1433E_HUMAN   0.1   1.2    2.1      4.8
YWHAE.1 CL1665Contig1   1433E_HUMAN  -0.3   0.5    2786.6   1494.9

我有一个data.frame：13044个OBS。 94个变量：这94个变量是NUM和CHR列..我想只从细胞色素和国统会从同一GeneNames总结值，并将其写入新行，其中GeneName被命名为“GeneName.1”。列的其余部分不相同每个GeneName。我宁愿让他们空或复制同样GeneName的第一列，如示例..

你可以做到这一点使用data.table 。转换的“data.frame”到“data.table”（ setDT ）。创建“NA”行（ .SD[1:(.N+1)] ）由“ID”，取代每个“ID”中的“NA”元素由分组sum （ lapply(.SD,...) ）

library(data.table)
setDT(df1)[, .SD[1:(.N+1)], ID][, lapply(.SD, function(x)
        replace(x, is.na(x), sum(x, na.rm=TRUE))) , ID]
#      ID Exp1 Exp2 Value1
#1: AAA    5    6      7
#2: AAA    4    8      8
#3: AAA    9   14     15
#4: BBB    3    5      9
#5: BBB    6    7      4
#6: BBB    9   12     13
#7: CCC    2    5      6
#8: CCC    2    5      6

或者你可以rbind与“和”的“ID”组的列。这得到由“ID”命令

 setDT(df1)[, rbind(.SD,lapply(.SD, sum)), ID]
 #    ID Exp1 Exp2 Value1
 #1: AAA    5    6      7
 #2: AAA    4    8      8
 #3: AAA    9   14     15
 #4: BBB    3    5      9
 #5: BBB    6    7      4
 #6: BBB    9   12     13
 #7: CCC    2    5      6
 #8: CCC    2    5      6

更新

基于新的数据集，尝试

  DT1 <- setDT(df1)[, .SD[1:(.N+1)], GeneNames][, 6:7 := lapply(.SD, 
       function(x) replace(x, is.na(x), sum(x, na.rm=TRUE))), 
             GeneNames, .SDcols=6:7]
  DT1[, 2:5 := lapply(.SD, function(x) replace(x, is.na(x),
             x[1L])), GeneNames, .SDcols=2:5][]
  #   GeneNames      Original         ID2 Com. Ratio    Cyt    Nuc
  #1:     YWHAB   CL84Contig6 1433B_HUMAN -0.2   0.6 1063.3  671.3
  #2:     YWHAB   CL84Contig4 1433B_HUMAN -0.3   0.5   59.0   30.5
  #3:     YWHAB   CL84Contig6 1433B_HUMAN -0.2   0.6 1122.3  701.8
  #4:     YWHAE CL1665Contig1 1433E_HUMAN -0.3   0.5 2784.6 1490.1
  #5:     YWHAE CL1665Contig4 1433E_HUMAN  0.1   1.2    2.1    4.8
  #6:     YWHAE CL1665Contig1 1433E_HUMAN -0.3   0.5 2786.7 1494.9
  #7:     YWHAH    dsrrswapns 1433F_HUMAN  0.0   0.0    0.0    0.0
  #8:     YWHAH    dsrrswapns 1433F_HUMAN  0.0   0.0    0.0    0.0
  #9:     YWHAG CL2762Contig2 1433G_HUMAN -0.3   0.4   39.5   17.7
  #10:     YWHAG CL2762Contig3 1433G_HUMAN  0.0   0.0    0.0    0.0
  #11:     YWHAG CL2762Contig2 1433G_HUMAN -0.3   0.4   39.5   17.7

或使用rbind方法

 DT1 <- setDT(df1)[, rbind(.SD, lapply(.SD, sum)), GeneNames, .SDcols=6:7]
 setkey(df2, GeneNames, Cyt, Nuc)[DT1]

然后在第2列改变的NaS：5到第一行的值作为前

数据

 df1 <- structure(list(ID = c("AAA", "AAA", "BBB", "BBB", "CCC"), 
 Exp1 = c(5L, 4L, 3L, 6L, 2L), Exp2 = c(6L, 8L, 5L, 7L, 5L), Value1 = 
 c(7L, 8L, 9L, 4L, 6L)), .Names = c("ID", "Exp1", "Exp2", "Value1"), 
 class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))