This function help users to easily make a two-way table from a "long format" data.
make_mat(.data, row, col, value, fun = mean)
.data | The dataset. Must contains at least two categorical columns. |
---|---|
row | The column of data in which the mean of each level will correspond to one line in the output. |
col | The column of data in which the mean of each level will correspond to one column in the output. |
value | The column of data that contains the values to fill the two-way table. |
fun | The function to apply. Defaults to |
A two-way table with the argument row
in the rows, col
in the columns, filled by the argument value
.
Tiago Olivoto tiagoolivoto@gmail.com
#> E1 E10 E11 E12 E13 E14 E2 E3 #> G1 2.365787 2.307633 1.355667 1.342333 2.998259 1.533333 3.040690 4.080333 #> G10 1.974073 1.536253 0.899100 1.022136 1.830667 1.859210 3.145840 4.114333 #> G2 2.901747 2.297053 1.490720 1.993333 3.028309 1.426580 3.231053 4.568667 #> G3 2.888587 2.336727 1.567727 1.764358 3.469148 2.059654 3.608280 4.132333 #> G4 2.588567 2.167353 1.370000 1.527333 2.635716 1.861333 3.190080 3.854333 #> G5 2.188260 2.139833 1.325667 1.689000 2.568099 1.784296 3.140137 3.741333 #> G6 2.300800 2.208147 1.500667 1.385667 2.911667 1.798852 3.291173 3.434667 #> G7 2.773727 2.441893 1.364333 1.951630 3.183840 1.936333 2.612677 4.101333 #> G8 2.899360 2.574867 1.683433 2.000000 3.519975 1.991864 3.444797 4.110000 #> G9 2.325927 1.742333 1.125333 1.409333 2.950630 1.567877 3.094863 4.506000 #> E4 E5 E6 E7 E8 E9 #> G1 3.494333 4.170531 2.809086 1.897880 2.271933 2.783667 #> G10 4.271000 3.365667 2.484877 2.243627 2.700310 3.150000 #> G2 3.715573 3.827432 2.541333 1.987627 2.045297 3.363333 #> G3 4.134000 4.126654 2.984716 2.158547 2.850420 3.293667 #> G4 3.302167 3.782605 2.701185 1.980887 2.300590 3.724667 #> G5 3.379113 3.469000 2.433321 1.656767 2.708330 3.299667 #> G6 3.403473 3.568926 2.335556 1.757787 2.539380 3.039667 #> G7 3.018953 4.047914 2.665901 2.550813 2.583383 3.140000 #> G8 4.137773 4.812099 2.908123 2.261780 2.878853 2.828000 #> G9 3.896340 3.934173 2.768037 1.393247 2.485260 1.943333# standart error of mean data_ge %>% make_mat(GEN, ENV, GY, sem)#> E1 E10 E11 E12 E13 E14 E2 #> G1 0.10176850 0.15393927 0.1840202 0.13684216 0.1960110 0.1616202 0.06714584 #> G10 0.36385473 0.18293605 0.1148991 0.09783392 0.1298876 0.1328169 0.06402113 #> G2 0.18617274 0.14997427 0.2228192 0.16035828 0.1043294 0.1317479 0.25773834 #> G3 0.39297456 0.14894295 0.1971982 0.11905380 0.1923882 0.1674466 0.14152559 #> G4 0.21791349 0.04356835 0.2035444 0.12112987 0.1084774 0.1530489 0.09983255 #> G5 0.05179213 0.18957866 0.2077260 0.12125318 0.1990339 0.1793584 0.14477522 #> G6 0.11077348 0.20694395 0.2720186 0.15590738 0.2124157 0.1170669 0.10386715 #> G7 0.09357705 0.13297708 0.2556823 0.13901861 0.2210526 0.2084501 0.72265593 #> G8 0.01350830 0.20686577 0.2372548 0.16558080 0.2242682 0.1121055 0.24083058 #> G9 0.22483504 0.23436605 0.1576646 0.15024905 0.1576420 0.2145494 0.22648527 #> E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 #> G1 0.23285642 0.2069721 0.22583663 0.1177271 0.27361994 0.18434916 0.24088748 #> G10 0.33584041 0.1102784 0.16138395 0.1482116 0.11935649 0.12142222 0.32376071 #> G2 0.13243531 0.1764011 0.07460125 0.1419699 0.27118118 0.05475980 0.23441369 #> G3 0.18997397 0.1963746 0.19245794 0.1491641 0.22028215 0.14242780 0.41240487 #> G4 0.26609606 0.2032492 0.17964339 0.1208911 0.28715516 0.26001401 0.13358809 #> G5 0.35560949 0.1102458 0.18053255 0.1671079 0.15393295 0.24639288 0.23282134 #> G6 0.31191897 0.2973022 0.19296432 0.1907696 0.14544696 0.28935692 0.17583547 #> G7 0.25336228 0.2347714 0.12000312 0.0834189 0.21589852 0.14491164 0.11357817 #> G8 0.34028566 0.1274485 0.16166059 0.1915529 0.10396713 0.21588338 0.11722770 #> G9 0.06711433 0.3376508 0.09859422 0.1678251 0.06465526 0.06345724 0.09722368# }