我不确定在搜索时如何正确措辞,所以很抱歉,如果这有一个简单的答案。
我有 58 个数据帧,每个数据帧都有 ~25,000 行,我从.csv那里得到。它们看起来像这样:
Probe.Id Gene.Id Score.d
1418126_at 6352 28.52578
145119_a_at 2192 24.87866
1423477_at NA 24.43532
1434193_at 100506144///9204 6.22395
理想情况下,我想在"///"处拆分 Id,并将它们放在新行上。这样:
Probe.Id Gene.Id Score.d
1418126_at 6352 28.52578
145119_a_at 2192 24.87866
1423477_at NA 24.43532
1434193_at 100506144 6.22395
1434193_at 9204 6.22395
使用 strsplit 可以让我 Gene.Id 作为字符向量列表,但是一旦我有了这个,我不确定最有效的方法是将每个单独的 id 放在自己的行上,并从其他列中获取正确的值。理想情况下,我不想只循环浏览 25,000 行。
如果有人知道正确的方法,我将不胜感激。
编辑:我应该补充一点,有一个复杂的因素,因为有些行的ID如下:
333932///126961///653604///8350///8354///8355///8356///8968///8352///8358///8351///8353///8357"
而且我不知道连续的最大 id 数是多少。
编辑:OP评论后的新解决方案。使用data.table
非常简单:
df <- structure(list(Probe.Id = c("1418126_at", "145119_a_at", "1423477_at",
"1434193_at", "100_at"), Gene.Id = c("6352", "2192", NA,
"100506144///9204", "100506144///100506146///100506148///100506150"),
Score.d = c(28.52578, 24.87866, 24.43532, 6.22395, 6.22395)),
.Names = c("Probe.Id", "Gene.Id", "Score.d"), row.names = c(NA, 5L),
class = "data.frame")
require(data.table)
dt <- data.table(df)
dt.out <- dt[, list(Probe.Id = Probe.Id,
Gene.Id = unlist(strsplit(Gene.Id, "///")),
Score.d = Score.d), by=1:nrow(dt)]
> dt.out
# nrow Probe.Id Gene.Id Score.d
# 1: 1 1418126_at 6352 28.52578
# 2: 2 145119_a_at 2192 24.87866
# 3: 3 1423477_at NA 24.43532
# 4: 4 1434193_at 100506144 6.22395
# 5: 4 1434193_at 9204 6.22395
# 6: 5 100_at 100506144 6.22395
# 7: 5 100_at 100506146 6.22395
# 8: 5 100_at 100506148 6.22395
# 9: 5 100_at 100506150 6.22395
如果strsplit
表达式是固定模式,则可以向表达式添加fixed = TRUE
以进一步加速///
。
再次使用data.table
替代。考虑到strsplit
是一个矢量化操作,并且在整个列上运行它比一次运行 1 行要快得多Gene.Id
(即使data.table
运行速度非常快,您可以通过将前面的代码拆分为 2 个步骤来获得更多加速:
# first split using strsplit (data.table can hold list in its columns!!)
dt[, Gene.Id_split := strsplit(dt$Gene.Id, "///", fixed=TRUE)]
# then just unlist them
dt.2 <- dt[, list(Probe.Id = Probe.Id,
Gene.Id = unlist(Gene.Id_split),
Score.d = Score.d), by = 1:nrow(dt)]
我只是多次复制此示例中显示的data.table
,直到得到295245
行。然后我使用 rbenchmark
运行了一个基准测试:
# first function
DT1 <- function() {
dt.1 <- dt[, list(Probe.Id = Probe.Id,
Gene.Id = unlist(strsplit(Gene.Id, "///", fixed = TRUE)),
Score.d = Score.d), by=1:nrow(dt)]
}
# expected to be faster function
DT2 <- function() {
dt[, Gene.Id_split := strsplit(dt$Gene.Id, "///", fixed=TRUE)]
# then just unlist them
dt.2 <- dt[, list(Probe.Id = Probe.Id, Gene.Id = unlist(Gene.Id_split), Score.d = Score.d), by = 1:nrow(dt)]
}
require(rbenchmark)
benchmark(DT1(), DT2(), replications=10, order="elapsed")
# test replications elapsed relative user.self sys.self
# 2 DT2() 10 15.708 1.000 14.390 0.391
# 1 DT1() 10 24.957 1.589 23.723 0.436
对于此示例,您的速度大约提高了 1.6 倍。但这取决于带有 ///
的条目数量。希望这有帮助。
旧解决方案:(用于连续性)
一种方法是:1)find the positions
这种///
发生的位置,2)extract
,3)duplicate
,4)sub
和5)combine
它们。
df <- structure(list(Probe.Id = structure(c(1L, 4L, 2L, 3L),
.Label = c("1418126_at", "1423477_at", "1434193_at", "145119_a_at"),
class = "factor"), Gene.Id = structure(c(3L, 2L, NA, 1L),
.Label = c("100506144///9204", "2192", "6352"), class = "factor"),
Score.d = c(28.52578, 24.87866, 24.43532, 6.22395)),
.Names = c("Probe.Id", "Gene.Id", "Score.d"),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
# 1) get the positions of "///"
idx <- grepl("[/]{3}", df$Gene.Id)
# 2) create 3 data.frames
df1 <- df[!idx, ] # don't touch this.
df2 <- df[idx, ] # we need to work on this
# 3) duplicate
df3 <- df2 # duplicate it.
4) sub
df2$Gene.Id <- sub("[/]{3}.*$", "", df2$Gene.Id) # replace the end
df3$Gene.Id <- sub("^.*[/]{3}", "", df3$Gene.Id) # replace the beginning
# 5) combine/put them back
df.out <- rbind(df1, df2, df3)
# if necessary sort them here.
这里是使用strsplit
和merge
的解决方案
dat <- read.table(text ='Probe.Id Gene.Id Score.d
1418126_at 6352 28.52578
145119_a_at 2192 24.87866
1423477_at NA 24.43532
1434193_at 100506144///9204 6.22395',header=T,stringsAsFactors=F)
dat1 <- dat
xx <- do.call(rbind,strsplit(dat$Gene.Id,split='///'))
dat[which(xx[,1]!=xx[,2]),2] <- xx[which(xx[,1]!=xx[,2]),1]
dat1[which(xx[,1]!=xx[,2]),2] <- xx[which(xx[,1]!=xx[,2]),2]
merge(dat,dat1,all.y=T,all.x=T)
Probe.Id Gene.Id Score.d
1 1418126_at 6352 28.52578
2 1423477_at <NA> 24.43532
3 1434193_at 100506144 6.22395
4 1434193_at 9204 6.22395
5 145119_a_at 2192 24.87866
这是一个使用构造函数进行data.frame
的方法,使用静默回收输入向量的"功能":
do.call(rbind,
apply(dat, 1, function(x)
data.frame(Probe.ID=x['Probe.Id'],
Gene.Id=strsplit(x['Gene.Id'], '///'),
Score.d=x['Score.d'],
row.names=NULL
)
)
)
## Probe.ID Gene.Id Score.d
## 1 1418126_at 6352 28.52578
## 2 145119_a_at 2192 24.87866
## 3 1423477_at <NA> 24.43532
## 4 1434193_at 100506144 6.22395
## 5 1434193_at 9204 6.22395