如何使用plyr编号行?

时间:2010-02-02 20:29:43

标签: r plyr

基本上我想要一个基于我的队列的自动增量id列 - 在这种情况下。(kmer,cvCut)

    > myDataFrame
       size kmer cvCut   cumsum
1      8132   23    10     8132
10000   778   23    10 13789274
30000   324   23    10 23658740
50000   182   23    10 28534840
100000   65   23    10 33943283
200000   25   23    10 37954383
250000  584   23    12 16546507
300000  110   23    12 29435303
400000   28   23    12 34697860
600000  127   23     2 47124443
600001  127   23     2 47124570

我想要添加一个列,其中包含基于kmer / cvCut组的新行名称

    > myDataFrame
       size kmer cvCut   cumsum  newID
1      8132   23    10     8132      1
10000   778   23    10 13789274      2
30000   324   23    10 23658740      3
50000   182   23    10 28534840      4
100000   65   23    10 33943283      5 
200000   25   23    10 37954383      6
250000  584   23    12 16546507      1
300000  110   23    12 29435303      2
400000   28   23    12 34697860      3
600000  127   23     2 47124443      1
600001  127   23     2 47124570      2

3 个答案:

答案 0 :(得分:15)

我会这样做:

library(plyr)
ddply(df, c("kmer", "cvCut"), transform, newID = seq_along(kmer))

答案 1 :(得分:4)

每次plyr调用时,只需添加一个新列:

R> DF <- data.frame(kmer=sample(1:3, 50, replace=TRUE), \
                    cvCut=sample(LETTERS[1:3], 50, replace=TRUE))
R> library(plyr)
R> ddply(DF, .(kmer, cvCut), function(X) data.frame(X, newId=1:nrow(X)))
   kmer cvCut newId
1     1     A     1
2     1     A     2
3     1     A     3
4     1     A     4
5     1     A     5
6     1     A     6
7     1     A     7
8     1     A     8
9     1     A     9
10    1     A    10
11    1     A    11
12    1     B     1
13    1     B     2
14    1     B     3
15    1     B     4
16    1     B     5
17    1     B     6
18    1     C     1
19    1     C     2
20    1     C     3
21    2     A     1
22    2     A     2
23    2     A     3
24    2     A     4
25    2     A     5
26    2     B     1
27    2     B     2
28    2     B     3
29    2     B     4
30    2     B     5
31    2     B     6
32    2     B     7
33    2     C     1
34    2     C     2
35    2     C     3
36    2     C     4
37    3     A     1
38    3     A     2
39    3     A     3
40    3     A     4
41    3     B     1
42    3     B     2
43    3     B     3
44    3     B     4
45    3     C     1
46    3     C     2
47    3     C     3
48    3     C     4
49    3     C     5
50    3     C     6
R> 

答案 2 :(得分:2)

我认为这就是你想要的:

加载数据:

x <- read.table(textConnection(
"id      size kmer cvCut   cumsum
1      8132   23    10     8132
10000   778   23    10 13789274
30000   324   23    10 23658740
50000   182   23    10 28534840
100000   65   23    10 33943283
200000   25   23    10 37954383
250000  584   23    12 16546507
300000  110   23    12 29435303
400000   28   23    12 34697860
600000  127   23     2 47124443
600001  127   23     2 47124570"), header=TRUE)

使用ddply:

library(plyr)
ddply(x, .(kmer, cvCut), function(x) cbind(x, 1:nrow(x)))