Question

基于对来自微阵列（使用EMA包）的基因表达数据的t检验以及随后的注释，我生成了一个如下所示的数据框：

>

 head(rt.annot)
      affy_hg_u133_plus_2     probeID      Stat    RawpValue    AdjpValue entrezgene hgnc_symbol ensembl_gene_id
14744           204103_at   204103_at 11.754856 1.718688e-20 9.396926e-16       6351        CCL4 ENSG00000275302
721            1553177_at  1553177_at 10.358405 1.810027e-17 4.948161e-13     117157      SH2D1B ENSG00000198574
16279         205495_s_at 205495_s_at  9.909715 1.721748e-16 3.137886e-12      10578        GNLY ENSG00000115523
21763           210163_at   210163_at  9.496225 1.374429e-15 1.623589e-11         NA        <NA>            <NA>
44641           230464_at   230464_at  9.480850 1.484763e-15 1.623589e-11      53637       S1PR5 ENSG00000180739
18998           207840_at   207840_at  9.383745 2.417818e-15 1.652428e-11      11126       CD160 ENSG00000117281

包含60376行和8列。

我还测量了两组之间基因表达的倍数变化，这产生了载体：

> head(fcOUT)
1007_s_at   1053_at    117_at    121_at 1255_g_at   1294_at 
0.9436815 1.0098279 1.0230719 0.9826041 0.9917645 1.0906764

如何合并数据框（rt.annot）和向量（fcOUT）（以便向量作为列对齐矩阵，基于第一列aafy_hg_u133_plus_2（因此不是cbind函数））？我在其他地方找不到答案。

谢谢！

Answer 1

将矢量中的名称提取到数据框中，然后将该数据框连接到主数据上。下面这样做的简单示例：

v1 <- as.vector(c(1,2,3))
names(v1) <- c('a', 'b', 'c')

df <- data.frame('affy_hg_u133_plus_2' = names(v1), 'values' = v1)

然后您可以通过affy_hg_u133_plus_2将df合并到主数据框中。

Answer 2

你试过merge吗？

a <- c("c1", "c2", "c3")
x <- 1:3
y <- runif(3)

foo <- data.frame(a = a, x = x)
bar <- data.frame(a = a, y = y)
merge(foo, bar, by = "a")

另外，请阅读this，并使您的示例最小化且可重复。

Answer 3

您可以从矢量构建数据框并加入它们：

d.fcOUT = data.frame(aafy_hg_u133_plus_2 = names(fcOUT),
                                 fcOUT = fcOUT, stringsAsFactors=F)
library(dplyr)
left_join(rt.annot, d.fcOUT)

或者您使用match（）函数：

rt.annot$fcOUT = fcOUT[match(rt.annot$aafy_hg_u133_plus_2, names(fcOUT))]

将数据框架与R中的向量合并

3 个答案: