將一組命令覆蓋為用於在 R 中操作數據幀的函數

Question

我的數據框（DF1）如下所示：-

【代表，DF1】【1】： https ://i.stack.imgur.com/wZjzR.png

對第 1 行 (MED1) 執行以下操作：

MED1 <- data_frame_merge[1,]
rownames(MED1) <- NULL

MED1 <- t(MED1)
MED1 <- as.data.frame(MED1)
MED1 <- tibble::rownames_to_column(MED1, "Fusion_Type")

MED1$Fusion_Type <- gsub("\\..*", "", MED1$Fusion_Type)
MED1$Fusion_Type <- as.factor(MED1$Fusion_Type)

names(MED1)[names(MED1) == "V1"] <- "TPM"

我明白了：

[MED1，DF] [2]： https ://i.stack.imgur.com/hhMf6.png

基本上，我從第一個數據幀中提取第一行並將其轉換為數據幀以看起來像某種方式（見上圖）。

我的問題是，如何將我對 MED1 所做的轉換為一個函數，以便我可以對第一個數據框中的所有行進行這種轉換。

我多次嘗試使用 for 循環和函數，但總是遇到錯誤。

我嘗試了下面的代碼，但我很確定它充滿了錯誤：

lsEOG<-list()

for (i in 1:nrow(df_main)) {
  rownames(df)[i] <- df[i]
  df[i] <- df[i]
  rownames(df)[i] <- NULL
  df[i] <- t(df[i])
  df[i] <- as.data.frame(df[i])
  df[i] <- tibble::rownames_to_column(df[i], "Fusion_Type")
  df[i]$Fusion_Type <- gsub("\\..*", "", df[i]$Fusion_Type)
  df[i]$Fusion_Type <- as.factor(df[i]$Fusion_Type)
  names(df[i])[names(df[i]) == "V1"] <- "TPM"
  lsEOG(df[i])<- df[i]
}

rownames(df)[i] <- NULL 中的錯誤：替換的長度為零（在許多其他中）

您能否通過將代碼轉換為函數來幫助我修復它？

所以這將變成下面，

MED1 <- data_frame_merge[1,]
rownames(MED1) <- NULL

MED1 <- t(MED1)
MED1 <- as.data.frame(MED1)
MED1 <- tibble::rownames_to_column(MED1, "Fusion_Type")

MED1$Fusion_Type <- gsub("\\..*", "", MED1$Fusion_Type)
MED1$Fusion_Type <- as.factor(MED1$Fusion_Type)

names(MED1)[names(MED1) == "V1"] <- "TPM"

變成一個函數？ 所以它可以應用於數據框和輸出的所有行

Answer 1

嘗試這個：

library(tidyverse)

as_tibble(data_frame_merge,rownames = "MED") %>% 
  pivot_longer(cols = -MED, names_to = "Fusion_Type",values_to = "TMP") %>% 
  mutate(Fusion_Type = stringr::str_extract(Fusion_Type, "(?<=\\d_).*$"))

輸出：

# A tibble: 28 × 3
   MED   Fusion_Type   TMP
   <chr> <chr>       <dbl>
 1 MED1  PML_RARA     57.5
 2 MED1  PML_RARA    178. 
 3 MED1  PML_RARA     20.6
 4 MED1  PML_RARA    139. 
 5 MED10 PML_RARA    158. 
 6 MED10 PML_RARA    110. 
 7 MED10 PML_RARA    180. 
 8 MED10 PML_RARA    128. 
 9 MED11 PML_RARA     81.8
10 MED11 PML_RARA     91.3
# … with 18 more rows

輸入：

data_frame_merge = structure(list(`TCGA-AB-2991_PML_RARA` = c(57.5155040249228, 
157.661027088761, 81.79538436234, 176.603480800986, 188.093456858769, 
9.11129987798631, 105.621097609401), `TCGA-AB-3012_PML_RARA` = c(178.483808878809, 
110.287002893165, 91.3229470606893, 191.366669069976, 90.6668312381953, 
135.514127090573, 114.526680391282), `TCGA-AB-2872_PML_RARA` = c(20.5849365331233, 
179.964994080365, 49.217546870932, 8.41190670616925, 65.5841438565403, 
190.900729829445, 177.907863212749), `TCGA-AB-2999_PML_RARA` = c(138.56068123132, 
128.101362753659, 198.853955324739, 131.141159823164, 141.706093633547, 
108.813204942271, 118.828404089436)), class = "data.frame", row.names = c("MED1", 
"MED10", "MED11", "MED12", "MED12L", "MED13", "MED13L"))

data_frame_merge看起來像這樣：

       TCGA-AB-2991_PML_RARA TCGA-AB-3012_PML_RARA TCGA-AB-2872_PML_RARA TCGA-AB-2999_PML_RARA
MED1                57.51550             178.48381             20.584937              138.5607
MED10              157.66103             110.28700            179.964994              128.1014
MED11               81.79538              91.32295             49.217547              198.8540
MED12              176.60348             191.36667              8.411907              131.1412
MED12L             188.09346              90.66683             65.584144              141.7061
MED13                9.11130             135.51413            190.900730              108.8132
MED13L             105.62110             114.52668            177.907863              118.8284