如何格式化植被数据表以在 R 中进行分析

Question

我有一张表格，其中列有植物种类和其他因素，以及恢复的、未恢复的和近自然栖息地的行中的地块 ID。我在简化 R 中的分析时遇到问题。

当我遇到问题时，格式化表格以便在 R 中导入的最佳方法是什么？想测试total_plant_coverage_%是否随着years_since_restoration发生变化？或者，如果我想要一个按 site_status（恢复/未恢复/接近自然）分组的序数比例图来测试它们在植物成分上是否不同？您是否建议为 diff 创建多个表？分析？

未来

Answer 1

“最佳方法”总是有争议的，但这是一种至少获得整洁数据集的方法。

读取数据

library(readxl)

df <- read_excel("table.xlsx")

将前 3 个 ID 调整并折叠为非冗余形式，并将行转换为列以获得单独的字符和数字列。

colnames(df)[1] <- "ID"

df <- data.frame(colnames(df[-c(1:3, 12),]), t(df[-c(1:3, 12),]))

现在将第一行的行名称放入列名称

colnames(df) <- df[1,]

df <- df[-1,]

最后调整列的类别，主要对除

as.numeric

之外的所有列使用

1:2

df <- cbind(df[,1:2], Vectorize(\(x) as.numeric(x))(df[,-c(1:2)]))

非强制性，如果您想使用 tibble 在

tidyverse

中工作（“tibble()”构造一个数据框，带有一些 增强，请参阅

?tibble::tibble

)

library(tibble)

tibble(df)
# A tibble: 3 × 21
  ID    site_status Vascular_plant_cover_…¹ `Bryophyte_cover_%` `Litter_cover_%`
  <chr> <chr>                         <dbl>               <dbl>            <dbl>
1 A1_a  restored                         77                  16                0
2 A1_b  restored                         35                  57                0
3 A1_c  restored                         60                  35                0
# ℹ abbreviated name: ¹​`Vascular_plant_cover_%`
# ℹ 16 more variables: `Bare_ground_%` <dbl>, `Water_cover_%` <dbl>,
#   year_restoration <dbl>, yeas_since_restoration <dbl>,
#   `'Alnus glutinosa'` <dbl>, `'Agrostis canina'` <dbl>,
#   `'Ajuga reptans'` <dbl>, `'Anthoxantum odoratum'` <dbl>,
#   `'Betula pendula'` <dbl>, `'Blechnum spicant'` <dbl>,
#   `'Calamagrostis arundinacea'` <dbl>, `'Calluna vulgaris'` <dbl>, …

注意，数据有 2 个表格合二为一，统计数据和物种。通过这种方法将它们保持在一起。