将data.frame中的第一列转换为行索引

我有一个data.frame：

     target_id sample1 sample10 sample100 sample101 sample102 sample103
1: ENST00000000233       9        0   3499.51         0         0         0
2: ENST00000000412       0        0      0.00         0         0         0
3: ENST00000000442       0        0      0.00         0         0         0
4: ENST00000001008       0        0      0.00         0         0         0
5: ENST00000001146       0        0      0.00         0         0         0
6: ENST00000002125       0        0      0.00         0         0         0

我想将其转换为另一个data.frame，其中$target_id将是一个行名称。具体来说，我希望对数值数据（来自样本列）执行聚类，然后能够访问它们的基因实体（例如：ENST0000000233）

---

可以在R中创建这样的data.frame吗？

首先是数据示例

mydf <-
structure(list(target_id = c("ENST00000000233", "ENST00000000412", 
"ENST00000000442", "ENST00000001008", "ENST00000001146", "ENST00000002125"
), sample1 = c(9L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), sample10 = c(0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), sample100 = c(3499.51, 0, 0, 0, 0, 0), sample101 = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L), sample102 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), sample103 = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("target_id", "sample1", "sample10", 
"sample100", "sample101", "sample102", "sample103"), class = "data.frame", row.names = c("1:", 
"2:", "3:", "4:", "5:", "6:"))

---

mydf无需定义新变量即可实现：

df1 <- data.frame(df1[,-1], row.names = df1[,1])


#                 sample1 sample10 sample100 sample101 sample102 sample103 
# ENST00000000233       9        0   3499.51         0         0         0 
# ENST00000000412       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000000442       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000001008       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000001146       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000002125       0        0      0.00         0         0         0

df1这里有一个使用
tidyverse

library(tidyverse)
df1 %>%
     remove_rownames() %>%
     column_to_rownames(var = 'target_id')
#                sample1 sample10 sample100 sample101 sample102 sample103
#ENST00000000233       9        0   3499.51         0         0         0
#ENST00000000412       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000000442       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000001008       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000001146       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000002125       0        0      0.00         0         0         0

感谢您的建议，但不幸的是，我得到了以下错误：
df[，1]：类型为“closure”的对象不可子集
@OlhaKholod，
类型为“closure”的对象
表示函数。您使用的是
base R
函数的名称，
df
，即
F
分布的密度。更改数据帧的名称。既然您提到了package
data.table
，出于同样的原因，您也应该避免使用
dt
。谢谢您的回答！当我运行
row.names（result）时，我修复了这个错误。我的data.frame也有data.table类，所以我只将其保存为data.frame
df1 <- data.frame(df1[,-1], row.names = df1[,1])


#                 sample1 sample10 sample100 sample101 sample102 sample103 
# ENST00000000233       9        0   3499.51         0         0         0 
# ENST00000000412       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000000442       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000001008       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000001146       0        0      0.00         0         0         0 
# ENST00000002125       0        0      0.00         0         0         0

library(tidyverse)
df1 %>%
     remove_rownames() %>%
     column_to_rownames(var = 'target_id')
#                sample1 sample10 sample100 sample101 sample102 sample103
#ENST00000000233       9        0   3499.51         0         0         0
#ENST00000000412       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000000442       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000001008       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000001146       0        0      0.00         0         0         0
#ENST00000002125       0        0      0.00         0         0         0