将每个数据帧行除以 R 中的向量

Question

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。这些数字存储为一个数据帧，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，我需要将其除以更大的电子表格中的每个数字，然后将输出打印到最终的电子表格中。

这是我开始的示例。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

以及预期的结果，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！

Answer 1

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mat的各个列中的每个元素除以向量vec中的相应值：

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) 或 data.matrix(df)，反之则使用 as.data.frame(mat)。

Answer 2

假设我们有一个数据框，df:

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

我们想用相同的向量来划分每一行，vec：

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

那么我们可以使用mapply如下：

> mapply('/', df, vec)
     a        b   c
[1,] 1 1.000000 1.0
[2,] 2 1.333333 1.1

Answer 3

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

但我认为 Josh 的答案更好……而 Gavin 的更好！

Answer 4

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outer-product approach，因为直接尝试mat %*% 1/vec 在non-conformable arguments 上会出错，因为它们具有不同的形状。 或者看看https://stackoverflow.com/search?q=%5Br%5D+multiply+matrix+by+vector上的很多帖子

Answer 5

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 列输入有点多，但应该可以。