R 从两个具有特定条件的不同数据帧创建数据帧
我想从两种不同类型的数据帧中创建一个数据帧，并附带一个条件，同时保留额外的列。我的第一个数据帧是：R 从两个具有特定条件的不同数据帧创建数据帧,r,dataframe,reshape,R,Dataframe,Reshape,我想从两种不同类型的数据帧中创建一个数据帧，并附带一个条件，同时保留额外的列。我的第一个数据帧是： sample_id motif chromosome position 1 CT-G.A chr1 7300 1 TA-C.C chr1 1000 1 TC-G.C chr2
sample_id motif chromosome position
1 CT-G.A chr1 7300
1 TA-C.C chr1 1000
1 TC-G.C chr2 1200
1 TC-G.C chr2 3000
2 CG-A.T chr2 12898
2 CA-G.T chr2 234235
geneID chromosome start end
E1 chr1 100 10300
E2 chr1 1100 20122
E3 chr2 1200 2000
E4 chr2 400 234236
E5 chr2 12000 20000
sample_id motif chromosome position
1 CT-G.A chr1 7300
1 TA-C.C chr1 1000
1 TC-G.C chr2 1200
1 TC-G.C chr2 3000
2 CG-A.T chr2 12898
2 CA-G.T chr2 234235
geneID chromosome start end
E1 chr1 100 10300
E2 chr1 1100 20122
E3 chr2 1200 2000
E4 chr2 400 234236
E5 chr2 12000 20000
if (first$chromosome == second$chromosome & second$start<= first$position <= second$end)
这会奏效的。但是，如果这样做，您可能需要考虑列标题
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% inner_join(df2, "chromosome") %>%
mutate(geneID_motif = paste(geneID, motif, sep = ","),
n = if_else(position >= start & position <= end, 1, 0)) %>%
select(sample_id, geneID_motif, n) %>%
group_by(sample_id, geneID_motif) %>%
summarise(n = sum(n)) %>%
spread(key = geneID_motif, value = n, fill = 0)
# A tibble: 2 x 14
# Groups: sample_id [2]
sample_id `E1,CT-G.A` `E1,TA-C.C` `E2,CT-G.A` `E2,TA-C.C` `E3,CA-G.T` `E3,CG-A.T` `E3,TC-G.C` `E4,CA-G.T` `E4,CG-A.T` `E4,TC-G.C`
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 1.00 1.00 1.00 0 0 0 1.00 0 0 2.00
2 2 0 0 0 0 0 0 0 1.00 1.00 0
# ... with 3 more variables: `E5,CA-G.T` <dbl>, `E5,CG-A.T` <dbl>, `E5,TC-G.C` <dbl>
库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df1%>%内部连接（df2，“染色体”）%>%
突变（geneID_motif=粘贴（geneID，motif，sep=“，”），
n=如果其他（位置>=开始位置和位置%
选择（样本id，基因id，n）%>%
分组依据（样本id、基因id主题）%>%
总结（n=总和（n））%>%
排列（键=geneID_基序，值=n，填充=0）
#一个tibble:2x14
#分组：样本编号[2]
样本编号E1，CT-G.A``E1，TA-C.C``E2，CT-G.A``E2，TA-C.C``E3，CA-G.T``E3，CG-A.T``E3，TC-G.C``E4，CA-G.T``E4，CG-A.T``E4，TC-G.C``
1 1 1.00 1.00 1.00 0 0 0 1.00 0 0 2.00
2 2 0 0 0 0 0 0 0 1.00 1.00 0
#…还有3个变量：`E5，CA-G.T`，`E5，CG-A.T`，`E5，TC-G.C`
df1 <-
structure(
list(
sample_id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L),
motif = c("CT-G.A", "TA-C.C", "TC-G.C", "TC-G.C", "CG-A.T", "CA-G.T"),
chromosome = c("chr1", "chr1", "chr2", "chr2", "chr2", "chr2"),
position = c(7300L, 1000L, 1200L, 3000L, 12898L, 234235L)
),
.Names = c("sample_id", "motif", "chromosome", "position"),
class = "data.frame",
row.names = c(NA,-6L)
)
df2 <-
structure(
list(
geneID = c("E1", "E2", "E3", "E4", "E5"),
chromosome = c("chr1", "chr1", "chr2", "chr2", "chr2"),
start = c(100L, 1100L, 1200L,400L, 12000L),
end = c(10300L, 20122L, 2000L, 234236L, 20000L)
),
.Names = c("geneID", "chromosome", "start", "end"),
class = "data.frame",
row.names = c(NA,-5L)
)
df1希望这有帮助
库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df1%>%
交叉（df2）%>%
突变（geneID_motif=粘贴（geneID，motif，sep=“，”），
flag=ifelse（开始%
分组依据（样本id、基因id主题）%>%
汇总（标志=as.integer（总和（标志）））%>%
排列（geneID_图案，旗帜）%>%
替换（is.na（.），0）%>%
data.frame（check.names=FALSE）
输出为：
sample_id E1,CA-G.T E1,CG-A.T E1,CT-G.A E1,TA-C.C E1,TC-G.C E2,CA-G.T E2,CG-A.T E2,CT-G.A E2,TA-C.C E2,TC-G.C
1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0
2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
E3,CA-G.T E3,CG-A.T E3,CT-G.A E3,TA-C.C E3,TC-G.C E4,CA-G.T E4,CG-A.T E4,CT-G.A E4,TA-C.C E4,TC-G.C E5,CA-G.T
1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0
2 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0
E5,CG-A.T E5,CT-G.A E5,TA-C.C E5,TC-G.C
1 0 0 0 0
2 1 0 0 0
样本数据：
df1 <- structure(list(sample_id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L), motif = c("CT-G.A",
"TA-C.C", "TC-G.C", "TC-G.C", "CG-A.T", "CA-G.T"), chromosome1 = c("chr1",
"chr1", "chr2", "chr2", "chr2", "chr2"), position = c(7300L,
1000L, 1200L, 3000L, 12898L, 234235L)), .Names = c("sample_id",
"motif", "chromosome1", "position"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-6L))
df2 <- structure(list(geneID = c("E1", "E2", "E3", "E4", "E5"), chromosome2 = c("chr1",
"chr1", "chr2", "chr2", "chr2"), start = c(100L, 1100L, 1200L,
400L, 12000L), end = c(10300L, 20122L, 2000L, 234236L, 20000L
)), .Names = c("geneID", "chromosome2", "start", "end"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-5L))
df1internal_join
的输出方式与您发布所需输出的方式不同。只有在执行“笛卡尔连接”时，示例输出中显示的列数才能出现。当我运行它时，会显示：make.unique中出错（如.character（行））：尚不支持长向量：唯一。c:1575您可以粘贴生成上述错误的完整代码吗？仅供参考-在我的回答中，我已将“染色体”列重命名为chromosome1
&chromosome2
，但即使您不重命名列，此代码也不会给出错误（如果两个数据集中的列名相同，只需将mutate
中的条件更改为chromosome1
）.BTW在读取df1
和df2
中的原始数据时，选项stringsAsFactors=F
可能会有所帮助。我已经重命名了df1和df2中的染色体列，但它说：error in make.unique（as.character（rows））：尚不支持长向量：唯一。c:1575。我认为这是因为我的数据帧的长度。似乎是这样。我认为如果您还没有发现它，可能会有所帮助。我的数据创建了一个大矩阵。（例如238*（52000*96））。那么如何将此文件存储在.csv中file@user3585775，write.csv可能吗？@user3585775由于Excel中列的限制，您应该尝试write.csv（t（您的_矩阵），“path”）
。