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我正在尝试将具有 16 列的数据框中的每个数字除以每列的特定数字。这些数字存储为数据帧，其中 1-16 对应于较大数据帧第 1-16 列中的样本。每列有一个数字，我需要除以较大电子表格中的每个数字并将输出打印到最终电子表格中。

这是我开始的例子。要分割的电子表格。

            X131.478.1 X131.478.2 X131.NSC.1 X131.NSC.2 X166.478.1 X166.478.2
1/2-SBSRNA4          4          2          2          6          7          6
A1BG                93         73         88         86         58         65
A1BG-AS1           123        103         96        128         46         57

将电子表格除以的数字

X131.478.1 1.0660880
X131.478.2 0.9104053
X131.NSC.1 0.8642545
X131.NSC.2 0.9611866
X166.478.1 0.9711406
X166.478.2 1.0560121

而预期的结果，不一定像我在这里所做的那样四舍五入。

    X131.478.1 X131.478.2 X131.NSC.1 X131.NSC.2 X166.478.1 X166.478.2
1/2-SBSRNA4          3.75          2.19          2.31          6.24          7.20         5.68
A1BG                87.23         80.17         101.82         89.47         59.72         61.55
A1BG-AS1           115.37        113.13         111.07        133.16         47.36         53.97

我尝试简单地划分数据帧 mx2 = mx/sf，其中 mx 是大数据集，sf 是要除以的数字数据帧。这似乎将所有内容除以 sf 数据集中的第一个数字。

除法的数字由estimateSizeFactors 生成，它是DESeq 包的一部分，如果有帮助的话。

任何帮助都会很棒。谢谢！

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5 回答 5

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sweep对于这类操作很有用，但它需要一个矩阵作为输入。因此，将您的数据框转换为矩阵，执行操作然后转换回来。例如，一些虚拟数据，我们将矩阵各列中的每个元素除以mat向量中的相应值vec：

mat <- matrix(1:25, ncol = 5)
vec <- seq(2, by = 2, length = 5)

sweep(mat, 2, vec, `/`)

在使用中，我们有：

> mat
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    6   11   16   21
[2,]    2    7   12   17   22
[3,]    3    8   13   18   23
[4,]    4    9   14   19   24
[5,]    5   10   15   20   25
> vec
[1]  2  4  6  8 10
> sweep(mat, 2, vec, `/`)
     [,1] [,2]     [,3]  [,4] [,5]
[1,]  0.5 1.50 1.833333 2.000  2.1
[2,]  1.0 1.75 2.000000 2.125  2.2
[3,]  1.5 2.00 2.166667 2.250  2.3
[4,]  2.0 2.25 2.333333 2.375  2.4
[5,]  2.5 2.50 2.500000 2.500  2.5
> mat[,1] / vec[1]
[1] 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

要从数据框转换，请使用as.matrix(df)or data.matrix(df)，as.data.frame(mat)反之亦然。

于 2012-12-12T01:05:38.537 回答
6

假设我们有一个数据框df：

> df
  a b   c
1 1 3 100
2 2 4 110

我们想通过相同的向量来划分每一行，vec：

> vec <- df[1,]
> vec
  a b   c
1 1 3 100

然后我们可以使用mapply如下：

> mapply('/', df, vec)
     a        b   c
[1,] 1 1.000000 1.0
[2,] 2 1.333333 1.1
于 2019-09-17T20:14:48.823 回答
2

只是为了多样化，你也可以使用mapply

mx <- structure(list(X131.478.1 = c(4L, 93L, 123L), X131.478.2 = c(2L, 
73L, 103L), X131.NSC.1 = c(2L, 88L, 96L), X131.NSC.2 = c(6L, 
86L, 128L), X166.478.1 = c(7L, 58L, 46L), X166.478.2 = c(6L, 
65L, 57L)), .Names = c("X131.478.1", "X131.478.2", "X131.NSC.1", 
"X131.NSC.2", "X166.478.1", "X166.478.2"), class = "data.frame", row.names = c("1/2-SBSRNA4", 
"A1BG", "A1BG-AS1"))

sf <- structure(list(V1 = c(1.066088, 0.9104053, 0.8642545, 0.9611866, 
0.9711406, 1.0560121)), .Names = "V1", row.names = c("X131.478.1", 
"X131.478.2", "X131.NSC.1", "X131.NSC.2", "X166.478.1", "X166.478.2"
), class = "data.frame")


mapply(function(x, y) x * y, mx, t(sf))


    X131.478.1 X131.478.2 X131.NSC.1 X131.NSC.2 X166.478.1 X166.478.2
[1,]   4.264352   1.820811   1.728509    5.76712   6.797984   6.336073
[2,]  99.146184  66.459587  76.054396   82.66205  56.326155  68.640787
[3,] 131.128824  93.771746  82.968432  123.03188  44.672468  60.192690

但为此，我认为乔希的答案更好……加文的更好！

于 2012-12-12T01:03:41.597 回答
2

这不过是逐元素矩阵乘法：

mat <- matrix(c(4,2,2,6,7,6, 93,73,88,86,58,65, 123,103,96,128,46,57), nrow=3, byrow=T)

vec = c(1.0660880,0.9104053,0.8642545,0.9611866,0.9711406,1.0560121)

mat %o% 1/vec

           [,1]      [,2]       [,3]       [,4]      [,5]      [,6]
[1,]   3.752035  2.080761   1.876018   6.242284  6.566062  6.242284
[2,] 102.152305 75.169342  96.660246  88.555663 63.707889 66.931606
[3,] 142.319190 97.536761 111.078392 121.210732 53.225063 53.976654

为此，我们使用了外积方法，因为直接尝试mat %*% 1/vec会出错，non-conformable arguments因为它们具有不同的形状。或者查看https://stackoverflow.com/search?q=%5Br%5D+multiply+matrix+by+vector上的许多帖子

于 2015-03-19T08:43:57.490 回答
0

你可以使用transform

mx2 <- transform(mx, 
    X131.478.1=X131.478.1/sf["X131.478.1",1],
    X131.478.2=X131.478.2/sf["X131.478.2",1],
    etc
)

用 16 列输入相当多，但它应该可以工作。

于 2012-12-12T00:53:08.757 回答