语言循环结构实验心得_R语言 | 统计不同组患者的生存时间

来源：生信控

手里有个数据集，包含286个乳腺癌患者的临床信息，如下：

现在想要分别计算ER阳性(pos)和阴性(neg)患者的上下四分位、中位生存时间(time_survival)

方法1：

比较好理解的是，先找到对应患者的生存时间 time_survival，然后使用 quantile 统计分位数。如下，首先统计ER阳性患者的生存时间：

pos_surv = breast[which(breast$ER == "pos"), "time_survival"]

quantile(pos_surv, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))

显示结果如下：

25% 50% 75% 44 86 109

同理，可以计算ER阴性患者生存时间！

方法2：

此例中仅有2组分类(ER阴性、阳性)，如果对于多组的情况，应该使用循环简化程序。如下，使用 lapply：

lapply(levels(breast$ER), function(e) quantile(breast[which(breast$ER == e),"time_survival"], probs = c(0.25, 0.5, 0.75)))

显示结果如下：

[[1]] 25% 50% 75% 29 84 103

[[2]] 25% 50% 75% 44 86 109

方法3：

方法2可能是比较常用的一种处理方式，更容易理解，不过，更自动化的操作方式是使用R中内置的 aggregate 函数

Splits the data into subsets, computes summary statistics for each, and returns the result in a convenient form.

即，适用于对于分组进行统计，首先需要明确的三个内容：

A、The data that we want to aggregate，主要是data.frame或者公式

B、The variable to group by within the data，要求是list格式

C、The calculation to apply to the groups，也可以是自定义的函数

Any function that can be applied to a numeric variable can be used within aggregate. Maximum, minimum, count, standard deviation and sum are all popular.

其实也就对应于函数的3个主要参数(x、by、FUN)：

aggregate(x = breast$time_survival, by = list(breast$ER), FUN = quantile, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))

Group.1 x.25% x.50% x.75% 1 neg 29 84 103 2 pos 44 86 109

或使用公式的格式：

aggregate(time_survival~ER, data = breast, quantile, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))

ER timesurvival.25% timesurvival.50% time_survival.75% 1 neg 29 84 103 2 pos 44 86 109

可见，使用 aggregate函数完成了脚本极大的精简！

同理，或许现在你已经知道如何更简便的获取对应同一基因的不同探针的表达均值、中值、最大值了？

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