合并两个列表组件答案

【问题标题】：Merge two list components合并两个列表组件
【发布时间】：2011-12-07 10:01:47
【问题描述】：

我有一个很大的列表，但微示例如下：

A <- c("A", "a", "A", "a", "A")
B <- c("A", "A", "a", "a", "a")
C <- c(1, 2, 3, 1, 4) 
mylist <- list(A=A, B=B, C= C)

预期的输出是将 A 与 B 合并，以便每个组件看起来像 AB

AA, aA, Aa, aa, Aa

最好排序，大写总是在前

AA, Aa, Aa, aa, Aa

因此新列表或矩阵应该有两列或两行：

AA, Aa, Aa, aa, Aa
1,   2, 3,   1, 4

现在我想根据类“AA”、“Aa”和“aa”计算 C 的平均值

看起来很简单，但我无法轻易弄清楚。

【问题讨论】：

标签： list r merge

【解决方案1】：

使用您的数据：

A <- c("A", "a", "A", "a", "A")
B <- c("A", "A", "a", "a", "a")
C <- c(1, 2, 3, 1, 4)

我定义了一个data.frame，使用A和B的组合作为键列：

AB <- paste(A, B, sep='')
df <- data.frame(id=AB, C=C)

> df
  id C
1 AA 1
2 aA 2
3 Aa 3
4 aa 1
5 Aa 4

如果您需要在聚合之前订购此data.frame，则：

df <- df[order(AB, decreasing=TRUE),]

> df
  id C
 1 AA 1
 3 Aa 3
 5 Aa 4
 2 aA 2
 4 aa 1

使用aggregate，您可以计算每个id 的平均值：

meanDF <- aggregate(C~id, data=df, mean)

> meanDF

  id   C
1 aa 1.0
2 aA 2.0
3 Aa 3.5
4 AA 1.0

但是如果你想在聚合之后进行排序，那么：

df <- data.frame(id=AB, C=C)
meanDF <- aggregate(C~id, data=df, mean)
meanDF <- meanDF[order(meanDF$id, decreasing=TRUE),]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您的数据使用包plyr 排列在data.frame 中，我可以做到

> A <- c("A", "a", "A", "a", "A")
> B <- c("A", "A", "a", "a", "a")
> C <- c(1, 2, 3, 1, 4) 
> groups <- sort(paste(A, B, sep=""))
[1] "AA" "aA" "Aa" "aa" "Aa"
> my.df <- data.frame(A=A, B=B, C=C, group=groups)

> require(plyr)
> result <- ddply(my.df, "group", transform, group.means=mean(C))
> result[order(result$group, decreasing=TRUE),]
  A B C group group.means
5 A A 1    AA         1.0
3 A a 3    Aa         3.5
4 A a 4    Aa         3.5
2 a A 2    aA         2.0
1 a a 1    aa         1.0

【讨论】：

【解决方案3】：

> (ab <- paste(A, B, sep="") )
[1] "AA" "aA" "Aa" "aa" "Aa"
> (ab <- paste(A, B, sep="") )  # the joining step
[1] "AA" "aA" "Aa" "aa" "Aa"
> (ab <- sub("([a-z])([A-Z])", "\\2\\1", ab) ) # swap lowercase uppercase
[1] "AA" "Aa" "Aa" "aa" "Aa"

> rbind(ab, C)                  # matrix
   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
ab "AA" "Aa" "Aa" "aa" "Aa"
C  "1"  "2"  "3"  "1"  "4" 
> data.frame(alleles=ab, count=C)  # dataframes are lists
  alleles count
1      AA     1
2      Aa     2
3      Aa     3
4      aa     1
5      Aa     4

【讨论】：