Почему R дает мне другие суммы и количества строк, чем в Excel? - PullRequest
0 голосов
/ 24 марта 2020

Я обнаружил проблему при вычислении суммы строк и счетчиков ("> 0") в моем фрейме данных. Я пытаюсь суммировать строки, чтобы иметь изобилие и богатство данных сообщества "spe" (51 столбец (таксоны) и 82 строки (сайты)). Я понимаю это при двойной проверке сумм и чисел в R и Excel. Почему это происходит? Это код, который я использую в R:

Для суммы:
применяется (spe [, - 1], 1, сумма)
Для счета:
применяется (spe [, - 1) ]> 0,1, сумма)

И вот результаты, которые у меня есть: пи c результатов, которые я получил с R и Excel

Я имею заметил, что первые строки хорошо сочетаются с суммами и счетами, но затем результаты в R отличаются от вычитания чисел в суммах и только на 1 меньше в вопросе о счетах, и после некоторых строк есть некоторые хорошие с суммами и счетами, но не все они по сравнению с Excel. Почему это происходит? Может кто-то мне помочь, пожалуйста? Заранее спасибо.

spe<-data.frame(read.table("~/Dropbox/Docs Redro/Paper Tesis MBC/MBC_SPP_ALL.csv", sep=",", header=TRUE, row.names=1))
head(spe)
#>   Duge Allua1 Ande Anom Atop1 Atop2 Bleph1 Bleph2 Bleph3 Caillo2 Caillo3
#> 2    0      0    0    0     1     0      0      0      0       0       0
#> 3    0      0    0    0     0     0      0      0      0       0       0
#> 4    0      0    0    0     0     0      0      0      0       0       0
#> 5    0      0    0    0     0     0      0      0      0       0       0
#> 8    0      0    0    0     0     0      0      0      0       0       0
#> 9    0      0    0    0     0     0      0      0      0       0       0
#>   Caillo1 Ceratoindet Cheli2 chiroindet Chiroinae Claudio Contu Corix2 Crambi
#> 2       2           0      1          0         0       0     0      0      0
#> 3       0           0      0          0         0       0     0      0      0
#> 4       3           0      2          0         0       0     0      0      0
#> 5       0           0      0          0         0       0     0      0      0
#> 8       6           0      0          0         0       0     0      0      0
#> 9       0           0      0          0         0       0     0      0      0
#>   Curcu1 Curcu2 Diame1 Diame2 Dimec Dytis1 Ephyd2 Geran Helicho Hemer1 Hyale
#> 2      0      0      1      0     0      0      0     0       0      2     0
#> 3      0      0      0      0     0      0      0     0       0      0     0
#> 4      0      0      2      1     0      0      0     0       0      1     0
#> 5      0      0      0      0     0      0      0     0       0      0     0
#> 8      0      0      0      0     0      1      0     0       0      0     0
#> 9      0      0      1      0     0      0      0     0       0      0     0
#>   HYDRA Hydrosc Leech1 Leech2 Leech3 Leech4 Leuco Limoniindet Lumbri Lymnae
#> 2     0       0      0      0      0      0     0           0      0      0
#> 3     0       0      0      0      0      0     0           0      0      0
#> 4     0       0      0      0      2      0     0           0      0      0
#> 5     0       0      0      0      0      0     0           0      0      0
#> 8     0       0      0      0      0      0     0           0      0      0
#> 9     0       0      0      0      0      0     0           0      0      0
#>   Maya Molo1 Molo2 Morto Musci5 Musci6 Musci7 Musci4 Musci1 Musci2 Musci3 Naid1
#> 2    0     1     0     0      0      0      0      1     11      0      0    39
#> 3    0     0     0     0      0      0      0      0      0      0      0     0
#> 4    0     0     0     0      0      0      0      0      8      0      0    32
#> 5    0     0     0     0      0      0      0      1      0      0      0     0
#> 8    0     0     1     0      0      0      0      0      2      0      0     0
#> 9    0     0     0     0      0      0      0      0      0      0      0     0
#>   Naid2 Naid3 Nectop Nema Neoel1 Neoel2 Neot Nepti Nona1 Ochro Ortho Ostra
#> 2     0     0      0    2      0      0    0     0     0     0    72     0
#> 3     0     0      0    0      0      0    0     0     0     0     0     0
#> 4     0     0      0    4      0      1    0     0     0     0    85     0
#> 5     0     0      0    0      0      0    0     0     0     0     7     0
#> 8     0     0      0    2      0      0    0     0     0     0    43     0
#> 9     0     0      0    0      0      0    0     0     0     0     2     0
#>   Podo1 Podo2 Podo3 Podo4 Priono1 Priono2 Priono3 Schoe Simu1 Sphae Staphy1
#> 2    24     0     4     1       0       0       0     0   124     0       1
#> 3    16     0    28     0       0       0       0     0     0     0       0
#> 4   177     0     2     2       0       0       0     0    18     0       0
#> 5    13     0    71     1       0       0       0     0     0     0       0
#> 8    46     0     3     0       0       0       0     0     3     0       0
#> 9    49     0    20    14       0       0       0     0     0     0       1
#>   Staphy2 Stilo1 Sync1 Tanyp Tipu Trichoco
#> 2       0      0     0     0    0        0
#> 3       0      0     0     0    0        0
#> 4       0      0     0     0    0        0
#> 5       0      0     0     0    0        0
#> 8       0      0     0     0    0        0
#> 9       0      0     0     0    0        0

# Spp Richness
apply(spe[,-1]>0,1,sum)
#>  2  3  4  5  8  9  1  7 37 38 47 24 46 43 45 50 40 42 14 49 51 29 30 31 33  6 
#> 16  2 15  5  9  6 17 17 10 15 19 33 27 34 31 27 20 25 32 29 30 26 35 34 25 20 
#> 41 26 27 34 35 10 15 16 17 18 19 20 21 22 25 28 32 36 48 13 12 11 23 39 44 
#> 24 22 24 29 26 18 25 26 24 33 26 24 16 27 21 36 14 31 25 33 15 27 30 17 21

# Abundance
apply(spe[,-1],1,sum)
#>    2    3    4    5    8    9    1    7   37   38   47   24   46   43   45   50 
#>  287   44  340   93  107   87  214  268  112   58  788 1554 1225 2683  990 2757 
#>   40   42   14   49   51   29   30   31   33    6   41   26   27   34   35   10 
#>  213  348 1508 1479 1459 1026 2961 2807 2586  760  629 2074 1254 2104 9976  531 
#>   15   16   17   18   19   20   21   22   25   28   32   36   48   13   12   11 
#> 1645 4161 1371 4132 1407 3807 4047 1619 4314 3057  232 3348 1457 1633 2240 2084 
#>   23   39   44 
#> 1734  553 2774

dput(head(spe))
#> structure(list(Duge = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Allua1 = c(0L, 
#> 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Ande = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Anom = c(0L, 
#> 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Atop1 = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Atop2 = c(0L, 
#> 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Bleph1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Bleph2 = c(0L, 
#> 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Bleph3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Caillo2 = c(0L, 
#> 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Caillo3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Caillo1 = c(2L, 
#> 0L, 3L, 0L, 6L, 0L), Ceratoindet = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Cheli2 = c(1L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L), chiroindet = c(0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L), Chiroinae = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Claudio = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Contu = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Corix2 = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Crambi = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Curcu1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Curcu2 = c(0L, 0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L), Diame1 = c(1L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L), Diame2 = c(0L, 
#>     0L, 1L, 0L, 0L, 0L), Dimec = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Dytis1 = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 1L, 0L), Ephyd2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Geran = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Helicho = c(0L, 0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L), Hemer1 = c(2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L), Hyale = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), HYDRA = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Hydrosc = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Leech1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Leech2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Leech3 = c(0L, 0L, 2L, 
#>     0L, 0L, 0L), Leech4 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Leuco = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Limoniindet = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
#>     0L), Lumbri = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Lymnae = c(0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L), Maya = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Molo1 = c(1L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Molo2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L), Morto = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Musci5 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Musci6 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Musci7 = c(0L, 0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L), Musci4 = c(1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L), Musci1 = c(11L, 
#>     0L, 8L, 0L, 2L, 0L), Musci2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Musci3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Naid1 = c(39L, 0L, 32L, 
#>     0L, 0L, 0L), Naid2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Naid3 = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Nectop = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Nema = c(2L, 0L, 4L, 0L, 2L, 0L), Neoel1 = c(0L, 0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L), Neoel2 = c(0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L), Neot = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Nepti = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Nona1 = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Ochro = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Ortho = c(72L, 
#>     0L, 85L, 7L, 43L, 2L), Ostra = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Podo1 = c(24L, 16L, 177L, 13L, 46L, 49L), Podo2 = c(0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L), Podo3 = c(4L, 28L, 2L, 71L, 3L, 20L), Podo4 = c(1L, 
#>     0L, 2L, 1L, 0L, 14L), Priono1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Priono2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Priono3 = c(0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L), Schoe = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Simu1 = c(124L, 
#>     0L, 18L, 0L, 3L, 0L), Sphae = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
#>     Staphy1 = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L), Staphy2 = c(0L, 0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L), Stilo1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Sync1 = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Tanyp = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Tipu = c(0L, 
#>     0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Trichoco = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), row.names = c(2L, 
#> 3L, 4L, 5L, 8L, 9L), class = "data.frame")

Создано в 2020-03-24 с помощью пакета Представить (v0.3.0)

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...