发生匹配后的子集

Question

我有一个像这样的数据框（特别是data.frame包含50列）：

  "G1" "G2" SEP11 ABCC1 0.1365 0.1858 214223_at ADAM19 0.1305 0.131 COPS4 BIK 0.1271 0.1143 ACE ALG3 0.1333 0.119 EMP3 GGH 0.1246 0.1214 

另一个像这样的data.frame（具体来说data.frame包含50列）：

  "G1" "G2" 0.1365 0.1858 0.1271 0.1143 0.1246 0.1214 

我想要以下输出：

  "G1" "G2" SEP11 ABCC1 0.1365 0.1858 COPS4 BIK 0.1271 0.1143 EMP3 GGH 0.1246 0.1214 

谁能帮我吗？

基本上，在R找到data.frame 1中的“ 0.1365”和data.frame2中的“ 0.1365”之间的匹配之后，它将从data.frame1中提取与存在该匹配项的编号关联的相应名称，该编号也是如此因为我想回答这个问题：data.frame1中的哪个元素与该数字相关联？

Answer 1

df1 <- read.table(text=" G1            G2  
  SEP11          ABCC1   
  0.1365         0.1858   
  214223_at      ADAM19     
  0.1305         0.131   
  COPS4          BIK 
  0.1271         0.1143
  ACE            ALG3
  0.1333         0.119
  EMP3           GGH
  0.1246         0.1214",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)

df2 <- read.table(text="G1           G2  
      0.1365         0.1858   
      0.1271         0.1143    
      0.1246         0.1214 
 ",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)

#separate names and numbers
df1a <- df1[seq(from=1,to=nrow(df1)-1,by=2),]
df1b <- df1[seq(from=2,to=nrow(df1),by=2),]

#look up and merge again
df <- rbind(df1b[apply(df1b,1,paste,collapse=",") %in% apply(df2,1,paste,collapse=","),],
            df1a[apply(df1b,1,paste,collapse=",") %in% apply(df2,1,paste,collapse=","),])
df <- df[order(as.numeric(rownames(df))),]
#       G1     G2
#1   SEP11  ABCC1
#2  0.1365 0.1858
#5   COPS4    BIK
#6  0.1271 0.1143
#9    EMP3    GGH
#10 0.1246 0.1214

Answer 2

假设您的数据是成对的行，这应该可以工作：

1. 您的数据：

    df1 <- read.table(header = TRUE, text = ' "G1" "G2" SEP11 ABCC1 0.1365 0.1858 214223_at ADAM19 0.1305 0.131 COPS4 BIK 0.1271 0.1143 ACE ALG3 0.1333 0.119 EMP3 GGH 0.1246 0.1214') df2 <- read.table(header = TRUE, text = ' "G1" "G2" 0.1365 0.1858 0.1271 0.1143 0.1246 0.1214 ') 

2. 匹配指定的数据和上一行的数据

    myMatch <- which(df1$G1 %in% df2$G1) myMatch <- sort(c(myMatch, myMatch-1)) 

3. 子集。

    df1[myMatch, ] # G1 G2 # 1 SEP11 ABCC1 # 2 0.1365 0.1858 # 5 COPS4 BIK # 6 0.1271 0.1143 # 9 EMP3 GGH # 10 0.1246 0.1214 

更新资料

从Roland的方法中借鉴一点点，如果您尝试跨多个列进行匹配，那么实际上merge可能是一种更合适的方法。 不幸的是，您的数据当前并未采用易于合并的形式，但是也很容易解决：

1. 通过分离名称和值并cbind输出来“修复”您的“ df1” data.frame 。

    df1.new <- cbind(df1[seq(from = 1, to = nrow(df1), by = 2), ], df1[seq(from = 2, to = nrow(df1), by = 2), ]) 

2. 重命名数据前半部分的列以表明它们是名称。 数据后半部分的列将保留以进行合并。

    names(df1.new)[1:(ncol(df1.new)/2)] <- paste(names(df1.new[1:(ncol(df1.new)/2)]), "Name", sep = ".") df1.new # G1.Name G2.Name G1 G2 # 1 SEP11 ABCC1 0.1365 0.1858 # 3 214223_at ADAM19 0.1305 0.131 # 5 COPS4 BIK 0.1271 0.1143 # 7 ACE ALG3 0.1333 0.119 # 9 EMP3 GGH 0.1246 0.1214 

3. 使用merge()获取数据的“子集”。

    merge(df1.new, df2) # G1 G2 G1.Name G2.Name # 1 0.1246 0.1214 EMP3 GGH # 2 0.1271 0.1143 COPS4 BIK # 3 0.1365 0.1858 SEP11 ABCC1 

data.frame此“更宽”的data.frame可能更方便您使用。