在RR中集成2个列表和一个数据闹剧
请您告知我可以使用的R代码，以便执行以下操作：
- 我有两个“基因组坐标”列表:一个列表是由代表基因组坐标的数字组成的；
让我们假设列表N
n1
n2
n3
n4还有一个列表M：
m1
m2
m3
m4
m5- 和一个数据
C，其中对于上面列表中的一些坐标(n，m)，我们有一个数值强度；
例如：
n1; m1; 100
n1; m2; 300问题是:我可以使用什么最有效的R代码来集成list N、list M和dataframe C，以便使用以下方法获得数据：
- 将
N作为列名列出 - 将
M作为行名列出 N*M单元格中的值，对应于数据帧C中的数值。
一个小小的例子是：
n1 n2 n3 n4
m1 100 - - -
m2 300 - - -
m3 - - - -
m4 - - - -
m5 - - - -回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2017-06-06 02:19:25
您可以在spread包中使用tidyr来实现这一点，确保保留出现在两个列表中的所有n和m值，即使它们没有出现在C中：
library(tidyr)
## Replicating the data
listN = list("n1","n2","n3","n4","n5")
listM = list("m1","m2","m3","m4","m5")
C = data.frame(n=c("n1","n2","n3"),m=c("m1","m2","m3"),I=c(100,300,400))
n m I
1 n1 m1 100
2 n2 m2 300
3 n3 m3 400
## Defining factor levels of C using listM and listN, and keeping unused levels when doing the spread
C$n = factor(C$n,levels=unlist(listN))
C$m = factor(C$m,levels=unlist(listM))
res = spread(C,key="n",value="I",drop=F)这将返回：
m n1 n2 n3 n4 n5
1 m1 100 NA NA NA NA
2 m2 NA 300 NA NA NA
3 m3 NA NA 400 NA NA
4 m4 NA NA NA NA NA
5 m5 NA NA NA NA NAStack Overflow用户
发布于 2017-06-06 02:23:45
我肯定有人有一种更干净的方法来实现以下功能，我很乐意知道。您的数据还没有真正准备好:请参阅How to make a great R Reproducible Example。但是，给出数据的“原样”，并假设您并不真正想要第一行的标题为'n1‘。以下解决方案需要reshape2包：
N=c('n1','n2','n3','n4')
M=c('m1','m2','m3','m4','m5')
C=data.frame(
X1=c('n1','n1'),
X2=c('m1','m2'),
C=c(100, 300)
)我们将数据定义为上面所示。现在让我们把它合并起来。
X = merge(N, M)让我们将NAs添加到data.frame中，以便在定义项时将其空白。
C$C <- NA
C$C <- C[which(C$X1 %in% N & C$X2 %in% M),'C']
D = merge(N, M, all=TRUE)
names(D) <- c('X1','X2')
names(X) <- c('X1','X2')
E = merge(D, C, all = TRUE, by=c('X1', 'X2'))
library(reshape2)
reshape2::dcast(E, X2 + C ~ X1, drop=FALSE, value.var='C')希望这能帮助你，直到其他人能解释得更好。
编辑:因为@Lamia超过了我，所以我比较了示例的system.time值。。。@Lamia的回答是我的机器上十位代表中的0.032 +/- 0.032。
Stack Overflow用户
发布于 2017-06-06 03:55:30
我们可以用索引方法
m1 <- matrix(0, length(listM), length(listN), dimnames = list(unlist(listM), unlist(listN)))
m1[cbind(match(as.character(C$m), rownames(m1)),
match(as.character(C$n), colnames(m1)))] <- C$I
m1
# n1 n2 n3 n4 n5
#m1 100 0 0 0 0
#m2 0 300 0 0 0
#m3 0 0 400 0 0
#m4 0 0 0 0 0
#m5 0 0 0 0 0数据
listN <- list("n1","n2","n3","n4","n5")
listM <- list("m1","m2","m3","m4","m5")
C <- data.frame(n=c("n1","n2","n3"),m=c("m1","m2","m3"),I=c(100,300,400))https://stackoverflow.com/questions/44380151
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