Question

从我的数据框架中，我只希望保留包含P1和PN1，P2和PN2等所示配对样本的行。因为P和PN遵循相同的数字。在我的例子中，P3和P4没有配对样本。

      value Sample
P1    0.0000     P1
PN1   0.0000    PN1
P2    0.0000     P2
PN2   0.0000    PN2
P3    0.0000     P3
P4  384.9141     P4

出

      value Sample
P1    0.0000     P1
PN1   0.0000    PN1
P2    0.0000     P2
PN2   0.0000    PN2

Answer 1

以下是tidyverse解决方案：

我认为配对的条目总是有Sample个名称，如（P1，PN1），（P2，PN2）等等。

library(tidyverse);
df %>%
    mutate(id = sub("N", "", Sample)) %>%
    group_by(id) %>%
    mutate(n = n()) %>%
    filter(n == 2) %>%
    ungroup() %>%
    select(-id, -n)
## A tibble: 4 x 2
#  value Sample
#  <dbl> <fct>
#1    0. P1
#2    0. PN1
#3    0. P2
#4    0. PN2

说明：从id创建新列Sample，我们已将PN1替换为P1，依此类推;按id分组，计算每个组的行数，并且只保留每个组中2行的条目。

样本数据

df <- read.table(text =
    "      value Sample
P1    0.0000     P1
PN1   0.0000    PN1
P2    0.0000     P2
PN2   0.0000    PN2
P3    0.0000     P3
P4  384.9141     P4", header = T, row.names = 1)

Answer 2

这是一个快速基础R解决方案

df[(pmax(duplicated(gsub(".*(\\d+)$", "\\1", df$Sample)), duplicated(gsub(".*(\\d+)$", "\\1", df$Sample), fromLast=TRUE))==1), ]

  # value Sample
# 1     0     P1
# 2     0    PN1
# 3     0     P2
# 4     0    PN2

数据

structure(list(value = c(0, 0, 0, 0, 0, 384.9141), Sample = structure(c(1L, 
5L, 2L, 6L, 3L, 4L), .Label = c("P1", "P2", "P3", "P4", "PN1", 
"PN2"), class = "factor")), .Names = c("value", "Sample"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

Answer 3

这并没有完全回答所述的问题，但似乎您的数据可以更好地存储在＆＃34;范围内＆＃34;格式。转换为广泛的df后，您可以使用complete.cases删除不存在P和PN两种情况的行。

library(tidyverse)
df %>% 
  mutate(N = ifelse(grepl('N', Sample), 'PN', 'P'),
         Sample = gsub('P|PN', '', Sample)) %>% 
  spread(N, value) %>% 
  filter(complete.cases(.))

#   Sample P PN
# 1      1 0  0
# 2      2 0  0

仅保留数据框中的成对行

3 个答案:

样本数据