将单列值连接到多个列名并展开dataframe

我正在从多个文件创建一个汇总表。我已经从4个文件导入了数据，file1…file4，并使用

restrape2

包进行了一些合并/操作，因此我的数据如下所示：

 chr.list positions sample ref alt depth freq sum  min.prop
 chr1     12428     file4   C   a    52    2  14 0.2857143
 chr1     12428     file4   C   a    52    2  14 0.2857143
 chr1     12428     file3   C   c    52    1  18        NA
 chr1     12428     file3   C   g    52    2   4 0.5000000
 chr1     12428     file1   C   g    52    2   4 0.5000000
 chr1     12428     file2   C   t    52    2  16 0.1875000

现在，我想分离四个文件中每个文件的数据，但将其保留在相同的数据帧中。我想保持

chr.list

、

positions

、

ref

和

alt

列的完整性，但要删除列

sample

，将该列值与列

depth

、

freq

、

sum

和

min.prop

合并，并将数据转换为：

    chr.list    positions   ref alt file1.depth file1.freq  file1.sum   file1.min.prop  file2.depth file2.freq  file2.sum   file2.min.prop  file3.depth file3.freq  file3.sum   file3.min.prop
chr1    12428   C   a   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  
chr1    12428   C   c   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  52  1   18  NA  
chr1    12428   C   g   52  2   4   0.5 NA  NA  NA  NA  52  2   4   0.5
chr1    12428   C   t   NA  NA  NA  NA  52  2   16  0.18    NA  NA  NA  NA

我怎么做？我猜测使用dcast，但我不确定

---

谢谢

整形是直接进行的：

dd <- read.table(header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE,
  text = "chr.list positions sample ref alt depth freq sum  min.prop
 chr1     12428     file4   C   a    52    2  14 0.2857143
 chr1     12428     file4   C   a    52    2  14 0.2857143
 chr1     12428     file3   C   c    52    1  18        NA
 chr1     12428     file3   C   g    52    2   4 0.5000000
 chr1     12428     file1   C   g    52    2   4 0.5000000
 chr1     12428     file2   C   t    52    2  16 0.1875000")

n <- names(dd)
rr <- reshape(dd[!duplicated(dd$sample), ], direction = 'wide', sep = '~',
              idvar = n[c(1:2,4:5)], v.names = n[6:9], timevar = n[3])

#   chr.list positions ref alt depth~file4 freq~file4 sum~file4 min.prop~file4
# 1     chr1     12428   C   a          52          2        14      0.2857143
# 3     chr1     12428   C   c          NA         NA        NA             NA
# 5     chr1     12428   C   g          NA         NA        NA             NA
# 6     chr1     12428   C   t          NA         NA        NA             NA
#   depth~file3 freq~file3 sum~file3 min.prop~file3 depth~file1 freq~file1
# 1          NA         NA        NA             NA          NA         NA
# 3          52          1        18             NA          NA         NA
# 5          NA         NA        NA             NA          52          2
# 6          NA         NA        NA             NA          NA         NA
#   sum~file1 min.prop~file1 depth~file2 freq~file2 sum~file2 min.prop~file2
# 1        NA             NA          NA         NA        NA             NA
# 3        NA             NA          NA         NA        NA             NA
# 5         4            0.5          NA         NA        NA             NA
# 6        NA             NA          52          2        16         0.1875

---

数据中的第二行和第三行是相同的。这在合并时可能是个问题。

n实际上，一个是正向链（a）上的，一个是反向链（a）上的。我可以删除重复项，这只是为了计算频率列。这就是为什么它在freq中显示2，其中前两行中有“a”。@rawr我怎么能在列名之前有文件名？使用您的解决方案，我可以得到列名。filenames@SameerChavan尝试：
在不删除第二行和第四行的情况下，重塑（dd，v.names=n[6:9]，idvar=n[c（1:2,4:5）]，timevar=n[3]，dir='w'）
。
idx <- grepl('~', names(rr))
names(rr)[idx] <- sapply(strsplit(names(rr)[idx], '~'),
  function(x) paste0(rev(x), collapse = '_'))
rr[, c(1:4, order(names(rr)[-(1:4)]) + 4)]

#   chr.list positions ref alt file1_depth file1_freq file1_min.prop file1_sum
# 1     chr1     12428   C   a          NA         NA             NA        NA
# 3     chr1     12428   C   c          NA         NA             NA        NA
# 5     chr1     12428   C   g          52          2            0.5         4
# 6     chr1     12428   C   t          NA         NA             NA        NA
#   file2_depth file2_freq file2_min.prop file2_sum file3_depth file3_freq
# 1          NA         NA             NA        NA          NA         NA
# 3          NA         NA             NA        NA          52          1
# 5          NA         NA             NA        NA          NA         NA
# 6          52          2         0.1875        16          NA         NA
#   file3_min.prop file3_sum file4_depth file4_freq file4_min.prop file4_sum
# 1             NA        NA          52          2      0.2857143        14
# 3             NA        18          NA         NA             NA        NA
# 5             NA        NA          NA         NA             NA        NA
# 6             NA        NA          NA         NA             NA        NA