WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как перечислить значения строки в столбце на основе значения группировки в R?

Хей,

У меня есть входной файл, который имеет один столбец с идентификатором гена, а затем один с терминами GO с несколькими строками для каждого гена (где-то от 1 до 20). Формат, который мне нужно сгенерировать, имеет одну строку для каждого уникального идентификатора гена с терминами GO во втором столбце, разделенными точкой с запятой.

Мои данные:

GeneID    GO
am1001    190909
am1001    600510
am1002    500050
am1002    432323
am1002    100209

Желаемый результат:

GeneID    GO_list
am1001    190909; 600510
am1002    ​50050; 432323; 100209

Я пробовал вещи, подобные Как создать новые столбцы в data.frame на основе значений строк в R?, но безуспешно.

Заранее спасибо за совет! :)

r group-by transform dplyr splitstackshape
24.08.2020

Ответы:


1

Я бы предложил следующий base R подход:

#Data
df <- structure(list(GeneID = c("am1001", "am1001", "am1002", "am1002", 
"am1002"), GO = c(190909L, 600510L, 500050L, 432323L, 100209L
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

Код:

#Aggregation
aggregate(GO~GeneID,data=df,FUN = function(x) paste0(x,collapse = '; '))

Выход:

  GeneID                     GO
1 am1001         190909; 600510
2 am1002 500050; 432323; 100209
24.08.2020
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
Для любых предложений по сайту: [email protected]