R语言数据分析：过滤数据并添加Others行和总计行

R语言数据分析：过滤数据并添加Others行和总计行

本教程介绍了使用R语言对数据进行过滤、添加Others行和计算总计行的操作方法。示例代码演示了如何保留大于1%的行，将其余行归类为Others，并对每列求和，最后添加总计行。

# 导入数据
data <-read.csv('Phylum.csv',row.names = 1)

# 计算百分比
data$percentage <- apply(data,1,function(x) sum(x)/sum(data)*100) 

# 提取大于1%的行
data_filtered <- data[data$percentage > 1, ]

# 计算Others行
Others <- colSums(data[!rownames(data) %in% rownames(data_filtered), ])

# 将Others行添加到data_filtered中
data_filtered['Others', ] <- Others

# 计算每列的求和并添加到最后一行
data_filtered[nrow(data_filtered) + 1, ] <- colSums(data_filtered)

# 输出结果
data_filtered

代码说明：

1. 导入数据： 使用 read.csv() 函数读取名为 'Phylum.csv' 的数据文件，并使用第一列作为行名。
2. 计算百分比： 使用 apply() 函数计算每行的百分比，并将其存储在名为 percentage 的新列中。
3. 提取大于1%的行： 使用 data[data$percentage > 1, ] 筛选出 percentage 列大于 1 的行。
4. 计算Others行： 使用 colSums() 函数计算所有未被筛选的行（即小于 1% 的行）的列总和，并将结果存储在名为 Others 的向量中。
5. 将Others行添加到data_filtered中： 使用 data_filtered['Others', ] <- Others 将 Others 向量添加到 data_filtered 数据框中，作为新的一行。
6. 计算每列的求和并添加到最后一行： 使用 colSums(data_filtered) 计算 data_filtered 数据框中每列的总和，并将其添加到 data_filtered 数据框的最后一行。
7. 输出结果： 使用 data_filtered 输出最终结果。

总结：

本教程演示了如何使用R语言对数据进行过滤、添加Others行和计算总计行，并提供了示例代码和详细说明，供读者参考学习。