通过循环（R）将大型数值向量组合到数据帧中_R_Vector_Merge_Reduce

通过循环（R）将大型数值向量组合到数据帧中

r vector merge

通过循环（R）将大型数值向量组合到数据帧中,r,vector,merge,reduce,R,Vector,Merge,Reduce,我正在尝试学习如何通过循环将~50个数值向量（每个向量有~20k个项）组合到数据帧中这些向量具有相同顺序的相同名称，但值不同。它们看起来像： #Vector 1 v1 = c(1, 20, 3, 2, 50) names(v1) = c(geneA, geneB, geneC, geneD, geneE) #Vector 2 v2 = c(25, 12, 43, 0, 50) names(v2) = c(geneA, geneB, geneC, geneD, geneE) #... tot

我正在尝试学习如何通过循环将~50个数值向量（每个向量有~20k个项）组合到数据帧中

这些向量具有相同顺序的相同名称，但值不同。它们看起来像：

#Vector 1
v1 = c(1, 20, 3, 2, 50)
names(v1) = c(geneA, geneB, geneC, geneD, geneE)

#Vector 2
v2 = c(25, 12, 43, 0, 50)
names(v2) = c(geneA, geneB, geneC, geneD, geneE)

#... total 50 vectors like these

我希望在循环之后有一个最终的表（请随意更改行名称）：

值得注意的是，数字向量是来自特定库的输出，因此我不能对它们做太多。我当前的循环逻辑是从list（）开始，然后逐个追加数据帧。最后：

Reduce(function(...) merge(...), listDataFrames)

我不确定这是否是最好的方法。如果这样做是合理的，请您也指出如何通过上述命令中的向量名称进行合并？非常感谢，新年快乐。

一种方法是使用

do.call

和

rbind

do.call(rbind, mget(ls(pattern = "^v")))

#   geneA geneB geneC geneD geneE
#v1     1    20     3     2    50
#v2    25    12    43     0    50

我们不用手动输入50个向量，而是可以找出它们的命名约定中是否存在模式。根据提供的数据，向量的名称似乎有

v1

、

v2

、

v3

等等。因此，使用

ls

命令，我们可以得到所有以

开头的对象。它将返回此类对象的列表

mget(ls(pattern = "^v"))
#$v1
#geneA geneB geneC geneD geneE 
#    1    20     3     2    50 

#$v2
#geneA geneB geneC geneD geneE 
#   25    12    43     0    50

现在我们把所有这样的物体放在一起。因为向量遵循相同的名称顺序，所以这应该不是问题

使用与

Reduce

相同的逻辑也会起作用

Reduce(rbind, mget(ls(pattern = "^v")))