使用R中的行名称合并列表的向量

Question

我有一个包含5个矩阵的列表，每个矩阵都有不同的大小，我想用行名称合并所有矩阵。

以下是我的列表的可重现示例（我在R版本3.0.1上使用igraph_0.6.5-2）：

x <- list(    
as.matrix(c(1,4)),
as.matrix(c(3,19,11)),
as.matrix(c(3,9,8,5)),
as.matrix(c(3,10,8,87,38,92)),
as.matrix(c(87,8,8,87,38,92))  
)   

colnames(x[[1]]) <- c("P1")  
colnames(x[[2]]) <- c("P2")  
colnames(x[[3]]) <- c("P3")  
colnames(x[[4]]) <- c("P4")  
colnames(x[[5]]) <- c("P5")  
rownames(x[[1]]) <- c("A","B")   
rownames(x[[2]]) <- c("B","C","D")  
rownames(x[[3]]) <- c("A","B", "E", "F")  
rownames(x[[4]]) <- c("A","F","G","H","I","J" )  
rownames(x[[5]]) <- c("B", "H","I","J", "K","L")  

给出了以下列表：

> x
[[1]]
  P1
A  1
B  4
[[2]]
  P2
B  3
C 19
D 11
[[3]]
  P3
A  3
B  9
E  8
F  5
[[4]]
  P4
A  3
F 10
G  8
H 87
I 38
J 92
[[5]]
  P5
B 87
H  8
I  8
J 87
K 38
L 92

---

我想获得这样的东西：

>   P1  P2  P3  P4  P5 
A    1  na   3   3  na 
B    4   3   9  na  87 
C   na  19  na  na  na 
D   na  11  na  na  na 
E   na  na   8  na  na 
F   na  na   5  10  na 
G   na  na  na   8  na 
H   na  na  na  87  na 
I   na  na  na  38   8 
J   na  na  na  92  87 
K   na  na  na  na  38 
L   na  na  na  na  92 

使用do.call函数合并它们：

y <- do.call(merge,c(x, by="row.names",all=TRUE))

给了我以下错误：

Error in fix.by(by.x, x) : 'by' must match numbers of columns

非常感谢任何帮助。谢谢！

Answer 1

我会创建一个帮助函数，将row.names()移到data.frame中的一列，并使用Reduce()到merge()所有data.frame个你的list：

rownames2col <- function(inDF, RowName = ".rownames") {
  temp <- data.frame(rownames(inDF), inDF, row.names = NULL)
  names(temp)[1] <- RowName
  temp
}

Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = ".rownames", all = TRUE), 
       lapply(x, rownames2col))
#    .rownames P1 P2 P3 P4 P5
# 1          A  1 NA  3  3 NA
# 2          B  4  3  9 NA 87
# 3          C NA 19 NA NA NA
# 4          D NA 11 NA NA NA
# 5          E NA NA  8 NA NA
# 6          F NA NA  5 10 NA
# 7          G NA NA NA  8 NA
# 8          H NA NA NA 87  8
# 9          I NA NA NA 38  8
# 10         J NA NA NA 92 87
# 11         K NA NA NA NA 38
# 12         L NA NA NA NA 92

---

将rownames()作为列添加的附加步骤的原因是，row.names合并会在Row.names的{​​{1}}上创建一个名为merge()的列1}}，因此不允许方便地合并后续的Reduce()项目。

list()

---

更新：> Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = "row.names", all = TRUE), x[1:2]) Row.names P1 P2 1 A 1 NA 2 B 4 3 3 C NA 19 4 D NA 11 方法

通过将data.table参数设置为“data.table”并将keep.rownames设置为生成的“TRUE，key可以使用非常相似的概念“专栏。

rn

---

更新2：“手动”方法

当然，手动方法由library(data.table) Reduce(function(x, y) merge(x, y, all = TRUE), lapply(x, function(y) data.table(y, keep.rownames=TRUE, key = "rn"))) # rn P1 P2 P3 P4 P5 # 1: A 1 NA 3 3 NA # 2: B 4 3 9 NA 87 # 3: C NA 19 NA NA NA # 4: D NA 11 NA NA NA # 5: E NA NA 8 NA NA # 6: F NA NA 5 10 NA # 7: G NA NA NA 8 NA # 8: H NA NA NA 87 8 # 9: I NA NA NA 38 8 # 10: J NA NA NA 92 87 # 11: K NA NA NA NA 38 # 12: L NA NA NA NA 92 循环辅助。这实际上可能比上面更快，因为for与基本子集相比相当慢。关于速度的另一个优点是，您生成的对象是merge，许多matrix操作比matrix操作更快。

data.frame