我必须包含相同列和rownames的矩阵（或数据框）。
矩阵1的rownames具有名为dataTissue的ID，矩阵2的rownames具有ID dataSerum。我想组合两个矩阵，其中相同的行相邻（在彼此的顶部）。请看我想要的输出。
我在考虑使用rbind，但我不确定如何获得这种结构。
矩阵1：
> head(TumorTissue3)
020 045 080 082 084 086 088 090 091 092 094 096 1018 102 1065
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 1 0 1 0 0 0 1 1 0 2 0 0 0 5 0
dataTissue.hsa-let-7a-3p 2 0 0 0 1 0 1 1 0 2 1 1 1 1 0
dataTissue.hsa-let-7a-5p 67 12 25 34 40 115 42 33 26 58 22 149 64 178 52
dataTissue.hsa-let-7b-3p 11 5 10 15 1 34 29 59 16 30 11 44 11 65 3
dataTissue.hsa-let-7b-5p 4289 689 902 3340 3947 7326 3146 6249 2032 5664 1657 6619 1577 21132 720
dataTissue.hsa-let-7c-3p 1 0 0 2 0 9 2 13 2 10 2 13 5 9 0
1068 1104 112 113 1167 1196 120 121 1222 1237 1241 1302 1304 1322 134
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 2 11 0 0 0 0 3 0 2 1 0 0 3 5 1
dataTissue.hsa-let-7a-3p 0 0 1 0 0 1 0 0 1 4 1 0 2 3 0
dataTissue.hsa-let-7a-5p 70 266 60 8 29 99 90 37 102 93 28 22 156 214 176
dataTissue.hsa-let-7b-3p 14 15 24 12 8 8 43 25 14 33 9 12 16 38 11
dataTissue.hsa-let-7b-5p 1780 4185 5797 1168 1039 1006 10818 3269 2893 8847 3136 4990 1798 10142 3248
dataTissue.hsa-let-7c-3p 5 7 5 2 1 3 3 3 1 10 27 1 17 11 3
1372 140 145 146 1474 1532 1540 157 158 1588 1604 161 1743 176
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 0 0 0 0 6 1 10 0 6 1 0 1 0 2
dataTissue.hsa-let-7a-3p 1 0 1 0 0 1 0 0 3 0 0 2 0 1
dataTissue.hsa-let-7a-5p 18 1 53 17 129 54 110 2 165 70 51 165 81 77
dataTissue.hsa-let-7b-3p 3 0 22 12 46 3 60 0 79 9 15 40 3 50
dataTissue.hsa-let-7b-5p 931 245 3707 3632 16730 2653 13619 93 27568 3485 6202 18206 3094 11185
dataTissue.hsa-let-7c-3p 1 0 12 0 10 0 5 0 20 10 8 7 2 9
1808 1809 185 1859 186 1894 192 201 204 21 215 2218 236 27 32
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 2 1 1 0 1 0 0 0 3 0 2 6 0 3 5
dataTissue.hsa-let-7a-3p 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 3 3 0 1 0
dataTissue.hsa-let-7a-5p 33 160 56 16 92 63 90 3 119 58 116 46 37 137 40
dataTissue.hsa-let-7b-3p 11 1 23 10 18 3 48 14 34 16 54 23 12 96 33
dataTissue.hsa-let-7b-5p 3497 548 5575 2886 6664 1030 5895 604 8151 4076 14150 11132 2154 24793 5654
dataTissue.hsa-let-7c-3p 3 3 5 6 6 2 4 2 6 9 20 6 2 11 6
38 39 45 46 bf33 d10 HEP014 HEP015 mm7 s26 TxHEP-014 TxHEP-015
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 0 0 6 0 0 0 1 2 2 4 0 1
dataTissue.hsa-let-7a-3p 0 0 0 2 0 2 2 0 1 2 0 1
dataTissue.hsa-let-7a-5p 18 75 192 41 41 88 55 119 24 112 223 25
dataTissue.hsa-let-7b-3p 6 16 56 11 17 24 8 29 12 29 7 18
dataTissue.hsa-let-7b-5p 1648 2805 19275 1769 4554 5316 1552 7605 2369 7495 33820 2144
dataTissue.hsa-let-7c-3p 3 1 14 2 2 3 6 18 1 23 3 2
TxHEP-018 vs29
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 1 1
dataTissue.hsa-let-7a-3p 0 0
dataTissue.hsa-let-7a-5p 13 50
dataTissue.hsa-let-7b-3p 23 47
dataTissue.hsa-let-7b-5p 1631 4990
dataTissue.hsa-let-7c-3p 1 11
矩阵2：
> head(Serum3)
020 045 080 082 084 086 088 090 091 092 094 096 1018 102 1065 1068
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
dataSerum.hsa-let-7a-3p 4 2 0 2 329 1 186 0 2 4 1 6 13 7 15 3
dataSerum.hsa-let-7a-5p 988 2033 587 1480 4035 1167 4641 761 668 4118 6040 2660 10368 5802 5668 2709
dataSerum.hsa-let-7b-3p 9 8 4 18 76 3 62 1 5 24 9 9 41 10 30 6
dataSerum.hsa-let-7b-5p 1499 849 108 868 3197 202 2411 273 224 1309 943 822 5819 1594 3335 1164
dataSerum.hsa-let-7c-3p 0 0 0 0 29 0 11 0 0 0 5 0 2 0 0 1
1104 112 113 1167 1196 120 121 1222 1237 1241 1302 1304 1322 134 1372
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
dataSerum.hsa-let-7a-3p 15 2 0 8 5 2 0 11 13 51 4 0 1 7 0
dataSerum.hsa-let-7a-5p 30222 1836 1518 3902 5122 4597 983 3809 6310 3165 4023 434 2489 1496 600
dataSerum.hsa-let-7b-3p 57 2 1 14 19 14 2 14 35 162 10 0 10 11 6
dataSerum.hsa-let-7b-5p 11314 329 354 2169 2277 747 256 1157 3328 3662 1057 274 1267 991 305
dataSerum.hsa-let-7c-3p 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0
140 145 146 1474 1532 1540 157 158 1588 1604 161 1743 176 1808 1809
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
dataSerum.hsa-let-7a-3p 27 10 0 2 2 5 0 40 0 0 19 0 1 4 4
dataSerum.hsa-let-7a-5p 5364 12731 670 473 1045 767 927 49689 535 8 78671 757 1502 1146 539
dataSerum.hsa-let-7b-3p 63 37 1 3 14 5 10 59 1 0 56 6 3 12 6
dataSerum.hsa-let-7b-5p 2262 3209 88 363 759 459 309 13482 234 3 15113 1064 545 587 569
dataSerum.hsa-let-7c-3p 6 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
185 1859 186 1894 192 201 204 21 215 2218 236 27 32
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
dataSerum.hsa-let-7a-3p 16 0 101 3 7 346 10 1 93 0 305 6 12
dataSerum.hsa-let-7a-5p 42694 528 18730 498 3410 20484 11907 1031 474051 2185 299085 14576 9218
dataSerum.hsa-let-7b-3p 24 7 164 14 16 85 29 12 111 9 145 32 12
dataSerum.hsa-let-7b-5p 5454 216 4647 182 1149 8973 2645 147 72681 807 46354 4672 2375
dataSerum.hsa-let-7c-3p 0 0 9 0 0 32 0 0 0 0 3 1 0
38 39 45 46 bf33 d10 HEP014 HEP015 mm7 s26 TxHEP-014 TxHEP-015
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
dataSerum.hsa-let-7a-3p 9 17 6 119 27 0 1 5 0 10 7 1
dataSerum.hsa-let-7a-5p 2395 4382 8361 9747 6440 616 2981 5851 291 1386 3709 2494
dataSerum.hsa-let-7b-3p 18 28 24 104 33 6 12 24 5 36 2 11
dataSerum.hsa-let-7b-5p 690 1756 3425 3972 2330 136 1035 2152 235 638 555 1409
dataSerum.hsa-let-7c-3p 1 3 2 10 1 0 0 0 0 2 0 0
TxHEP-018 vs29
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 0 0
dataSerum.hsa-let-7a-3p 0 2
dataSerum.hsa-let-7a-5p 397 266
dataSerum.hsa-let-7b-3p 0 9
dataSerum.hsa-let-7b-5p 67 182
dataSerum.hsa-let-7c-3p 0 0
输出：
dataTissue.hsa-let-7a-2-3p 23 24 35 ....
dataSerum.hsa-let-7a-2-3p 42 535 54 ....
dataTissue.hsa-let-7a-3p 234 224 35 ....
dataSerum.hsa-let-7a-3p 2 33 54 ....
答案 0 :(得分：2)
我们可以在删除前缀部分＆quot; dataTissue./dataSerum后，rbind和matrices order rownames sub。{使用res <- rbind(TumorTissue3, Serum3)
nm1 <- sub('^[.]+\\.', '', row.names(res))
res[order(nm1),]
从行名称。
sed -e "s/zmuser/${user}/g" original.txt > another.txt