基于另一个矩阵对一个矩阵进行子集化答案

【问题标题】：Subsetting one matrix based in another matrix基于另一个矩阵对一个矩阵进行子集化
【发布时间】：2016-01-27 10:21:49
【问题描述】：

我想根据G 字符串选择R 以获得具有相同维度的分离输出。这是我的输入：

R <- 'pr_id  sample1  sample2 sample3
            AX-1   100       120     130    
            AX-2   150       180     160
            AX-3   160       120     196'
R <- read.table(text=R, header=T)

G <- 'pr_id  sample1  sample2 sample3
            AX-1   AB       AA     AA    
            AX-2   BB       AB     NA
            AX-3   BB       AB     AA'
G <- read.table(text=G, header=T)

这是我的预期输出：

AA <- 'pr_id  sample1  sample2 sample3
            AX-1   NA       120     130    
            AX-2   NA       NA     NA
            AX-3   NA       NA     196'
AA <- read.table(text=AA, header=T)

AB <- 'pr_id  sample1  sample2 sample3
            AX-1   100       NA     NA    
            AX-2   NA       180     NA
            AX-3   NA       120     NA'
AB <- read.table(text=AB, header=T)

BB <- 'pr_id  sample1  sample2 sample3
            AX-1   NA       NA     NA    
            AX-2   150       NA     NA
            AX-3   160       NA     NA'
BB <- read.table(text=BB, header=T)

有什么想法来执行它？

【问题讨论】：

标签： r subset

【解决方案1】：

另一种方式：

lev<-setdiff(as.character(unique(unlist(G[-1]))),NA)
lapply(lev, function(x) {res<-G[-1]==x;res[!res]<-NA;cbind(R[1],res*R[-1])})

【讨论】：

【解决方案2】：

我们将第二列中的“G”子集化，转换为矩阵，并用其中的值分割序列，创建一个新矩阵，使用 NA (“G1”) 并使用索引，替换对应的值到“R”数据集值。

lapply(split(seq_along(as.matrix(G[-1])), 
       as.matrix(G[-1])), function(x) {
        G1 <- matrix(NA, ncol=ncol(G)-1, nrow=nrow(G), 
                   dimnames=list(NULL, names(G)[-1]))
        G1[x] <- as.matrix(R[-1])[x]
        data.frame(pr_id=R$pr_id, G1) })
#$AA
#  pr_id sample1 sample2 sample3
#1  AX-1      NA     120     130
#2  AX-2      NA      NA      NA
#3  AX-3      NA      NA     196

#$AB
#  pr_id sample1 sample2 sample3
#1  AX-1     100      NA      NA
#2  AX-2      NA     180      NA
#3  AX-3      NA     120      NA

#$BB
#  pr_id sample1 sample2 sample3
#1  AX-1      NA      NA      NA
#2  AX-2     150      NA      NA
#3  AX-3     160      NA      NA

【讨论】：

【解决方案3】：

row.names(R) <- R[[1]]; R <- as.matrix(R[-1])
row.names(G) <- G[[1]]; G <- as.matrix(G[-1])
AA <- ifelse(G=="AA", R, NA)
AB <- ifelse(G=="AB", R, NA)
BB <- ifelse(G=="BB", R, NA)

或lapply()（最后三行）：

lapply(c("AA", "AB", "BB"), function(x) ifelse(G==x, R, NA))

【讨论】：