你现在有13个地点 用map_dfr函数和split函数求一下每个地点的均值标准差

好的，假设这13个地点的数据存储在一个数据框df中，其中每一行表示一个地点的数据，第一列为地点名称，后面的列为该地点的数据。可以使用split函数将数据框按照地点名称分割成多个子数据框，然后再使用map_dfr函数对每个子数据框进行均值和标准差的计算，代码如下：

result <- df %>%
  split(df[, 1]) %>% # 按照地点名称分割成多个子数据框
  map_dfr(~ data.frame(mean = mean(.x[, -1]), sd = sd(.x[, -1]))) %>%
  mutate(location = names(split(df[, -1], df[, 1]))) # 添加地点名称列

result

上述代码中，首先使用split函数将数据框df按照地点名称分割成多个子数据框，然后使用map_dfr函数对每个子数据框进行均值和标准差的计算，并将结果放在一个数据框中。最后使用mutate函数添加地点名称列，并将结果赋值给result变量。注意，这里的mean和sd函数中使用了`.x[, -1]`，是为了去掉地点名称列。同时，添加地点名称列时，可以使用`names(split(df[, -1], df[, 1]))`来获取子数据框的名称。

相关问题

用map_dfr循环求出十三个地点的均数和标准差

假设你的数据集中包含了十三个地点的数值数据，你可以使用`map_dfr`函数来循环计算这些地点的均值和标准差。具体步骤如下：

1. 首先，需要加载`tidyverse`包，以便使用`map_dfr`函数和其他数据处理函数。

library(tidyverse)

2. 然后，你需要指定数据集的列名，以及包含十三个地点名称的向量。假设数据集中的列名为`value`，地点名称的向量为`locations`，则代码如下：

values <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13)
locations <- c("location1", "location2", "location3", "location4", "location5", "location6", "location7", "location8", "location9", "location10", "location11", "location12", "location13")

3. 接下来，使用`map_dfr`函数循环计算每个地点的均值和标准差，并将结果存储在一个新的数据框中。代码如下：

result <- map_dfr(locations, ~{
  mean_value <- mean(values[locations == .x])
  sd_value <- sd(values[locations == .x])
  data.frame(location = .x, mean = mean_value, sd = sd_value)
})

在这里，`map_dfr`函数的第一个参数是需要循环处理的向量，第二个参数是一个函数，用于计算每个地点的均值和标准差。`~`符号表示一个匿名函数，`.x`表示当前正在处理的地点名称。`mean_value`和`sd_value`分别计算当前地点的均值和标准差。最后，使用`data.frame`函数将结果存储在一个新的数据框中，包括地点名称、均值和标准差三列。

4. 最后，你可以使用`summary`函数查看结果数据框的统计信息：

summary(result)

统计信息将显示每个变量的均值、中位数、最小值、最大值和四分位数范围。

Error in map_dfr(all_files, read_tsv) : 没有"map_dfr"这个函数 >

看起来你在尝试使用的`map_dfr`函数在你的R环境中可能不存在。这是因为在最新版本的`purrr`包中，`map_dfr`已经被替换成了`map_df`。如果你想要用`dplyr`来合并数据，可以这样操作：

1. 首先确认你已经安装了`purrr`和`dplyr`，如果没有，可以用以下命令安装：

   install.packages("purrr")
   install.packages("dplyr")

2. 读取文件列表并存储每个文件的内容，可以使用`list.files`和`lapply`：

   all_files <- list.files(pattern = "*.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv", full.names = TRUE)
   data_frames <- lapply(all_files, read_tsv)

3. 然后使用`bind_rows`从`data.table`或`dplyr`包结合所有的数据帧：

   combined_data <- do.call(rbind, data_frames)

或者使用`reduce`和`bind_rows`：

   combined_data <- Reduce(function(x, y) bind_rows(x, y), data_frames)

4. 如果需要分组后再合并，可以添加额外的`group_by`和`ungroup`步骤。

请注意检查你的R版本以及所使用的包是否是最新的，并确保你在正确的包里找到了对应的功能。