如何对熔化的数据帧进行零归一化？

假设我有这个熔化的 data.frame

molten <- data.frame(
  gene = c("a1", "b1", "a1", "b1", "a1", "b1"),
  count = c(3, 4, 5, 2, 6, 7),
  condition = c("A", "A", "B", "B", "C", "C")
)
#   gene count condition
# 1   a1     3         A
# 2   b1     4         A
# 3   a1     5         B
# 4   b1     2         B
# 5   a1     6         C
# 6   b1     7         C

看起来像未融化的

molten %>% 
  dcast(gene ~ condition, value.var = "count")
#   gene A B C
# 1   a1 3 5 6
# 2   b1 4 2 7

如何从所有其他数字列（本例中为 B 和 C）中减去 A 列。我希望最终的输出是熔化的，但我不知道这是否可以直接完成，或者我是否必须解熔，减去，然后熔化。最终输出应如下所示：

#   gene A B C
# 1   a1 0 2 3
# 2   b1 0 -2 3

Update:

我还对更复杂的场景感兴趣：

molten <- data.frame(
  gene = c("a1", "b1", "a1", "b1", "a1", "b1"),
  count = c(3, 4, 5, 2, 6, 7),
  condition = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  day = c(0, 0, 1, 1, 2, 2)
)

@eipi10提出的解决方案给出了错误：

molten %>% 
  group_by(gene, condition) %>%
  mutate(count = count - count[day == 0])
Error: incompatible size (0), expecting 1 (the group size) or 1

这是我的解决方法：

x <- list(a1 = 3, b1 = 4)
molten %>% 
  group_by(gene, condition) %>%
  mutate(count = count - x[[gene]])

library(dplyr)

molten %>% group_by(gene) %>%
  mutate(count = count - count[condition=="A"])

    gene count condition
  (fctr) (dbl)    (fctr)
1     a1     0         A
2     b1     0         A
3     a1     2         B
4     b1    -2         B
5     a1     3         C
6     b1     3         C

UPDATE:为了回答你的评论，在你的第二个例子中，你分组gene and condition。然后你想要减去的值count for day==0. But day仅当condition=="A". For condition“B”或“C”从来没有一行day==0。以下是我们自己进行子集化的示例中发生的情况：

m = molten

x = m$count[m$gene=="a1" & m$condition=="B"] 

x
[1] 5

y = m$count[m$gene=="a1" & m$condition=="B" & m$condition=="A"]

y
数字(0)

numeric(0)是长度为零的数值向量。自从x=5 and y=numeric(0)我们想要x - y，我们要求 R 返回结果5 - numeric(0).

5 - numeric(0)    

数字(0)

length(numeric(0))

[1] 0

mutate期望计算返回一个长度等于组中行数（在本例中为 1）或 1 的向量，但返回值的长度为零，从而导致错误。

我不太清楚为什么5 - numeric(0)回报numeric(0)同时，例如，sum(numeric(0), 5)返回 5。也许这有一个很好的理由，或者也许这只是让 R 程序员保持警惕的迷人怪癖之一。无论如何，这里的错误是好的，因为它帮助我们意识到，当condition != "A"因此我们的代码并没有按照我们的想法去做。