3

我有一个由六列组成的大型数据集，第一列是与其余五列中的比率值匹配的标识符列表：

    Identifier cd_log.ratios cs_log.ratios me_log.ratios pn_log.ratios sm_log.ratios
          A2ICC5     0.3784142            NA            NA            NA            NA
          A2ICC5            NA    -0.4910396            NA            NA            NA
          A2ICC5            NA            NA    -0.1755617            NA            NA
          A2ICC5            NA            NA            NA            NA     0.2279259
          A2ICC8     0.3045490            NA            NA            NA            NA
          A2ICC8            NA     0.2045638            NA            NA            NA

注意前四行，五个比率列中的四个共享一个重复的标识符。如何合并我的数据框以删除重复的标识符并将比率转移到一行？输出看起来像这样：

Identifier  cd_log.ratios   cs_log.ratios   me_log.ratios   pn_log.ratios   sm_log.ratios
A2ICC5      0.3784142      -0.4910396      -0.1755617              NA       0.2279259
A2ICC8       0.304549       0.2045638              NA              NA              NA

先感谢您！

4

2 回答 2

10 
df = read.table(text = '   Identifier cd_log.ratios cs_log.ratios me_log.ratios pn_log.ratios sm_log.ratios
          A2ICC5     0.3784142            NA            NA            NA            NA
          A2ICC5            NA    -0.4910396            NA            NA            NA
          A2ICC5            NA            NA    -0.1755617            NA            NA
          A2ICC5            NA            NA            NA            NA     0.2279259
          A2ICC8     0.3045490            NA            NA            NA            NA
          A2ICC8            NA     0.2045638            NA            NA            NA', header = T)

library(data.table)
dt = data.table(df)

dt[, lapply(.SD, na.omit), by = Identifier]
#   Identifier cd_log.ratios cs_log.ratios me_log.ratios pn_log.ratios sm_log.ratios
#1:     A2ICC5     0.3784142    -0.4910396    -0.1755617            NA     0.2279259
#2:     A2ICC8     0.3045490     0.2045638            NA            NA            NA
于 2013-06-26T19:18:21.773 回答
2

eddi的反应data.table很好。

在这种情况下，meltincast也library(reshape)将做这项工作。

dfm <- melt(df, id.var='Identifier')
dfm <- subset(dfm, !is.na(value), )
cast(dfm)
  Identifier cd_log.ratios cs_log.ratios me_log.ratios sm_log.ratios
1     A2ICC5     0.3784142    -0.4910396    -0.1755617     0.2279259
2     A2ICC8     0.3045490     0.2045638            NA            NA
于 2013-06-27T18:27:40.973 回答