使用R中的行名称合并列表的向量

Question

我有一个包含5个矩阵的列表,每个矩阵都有不同的大小,我想使用行名称合并所有矩阵.

这是我的列表的可重现的示例(我在R版本3.0.1上使用igraph_0.6.5-2):

x <- list(    
as.matrix(c(1,4)),
as.matrix(c(3,19,11)),
as.matrix(c(3,9,8,5)),
as.matrix(c(3,10,8,87,38,92)),
as.matrix(c(87,8,8,87,38,92))  
)   

colnames(x[[1]]) <- c("P1")  
colnames(x[[2]]) <- c("P2")  
colnames(x[[3]]) <- c("P3")  
colnames(x[[4]]) <- c("P4")  
colnames(x[[5]]) <- c("P5")  
rownames(x[[1]]) <- c("A","B")   
rownames(x[[2]]) <- c("B","C","D")  
rownames(x[[3]]) <- c("A","B", "E", "F")  
rownames(x[[4]]) <- c("A","F","G","H","I","J" )  
rownames(x[[5]]) <- c("B", "H","I","J", "K","L")  

这给了我以下列表:

> x
[[1]]
  P1
A  1
B  4
[[2]]
  P2
B  3
C 19
D 11
[[3]]
  P3
A  3
B  9
E  8
F  5
[[4]]
  P4
A  3
F 10
G  8
H 87
I 38
J 92
[[5]]
  P5
B 87
H  8
I  8
J 87
K 38
L 92

---

我想得到这样的东西:

>   P1  P2  P3  P4  P5 
A    1  na   3   3  na 
B    4   3   9  na  87 
C   na  19  na  na  na 
D   na  11  na  na  na 
E   na  na   8  na  na 
F   na  na   5  10  na 
G   na  na  na   8  na 
H   na  na  na  87  na 
I   na  na  na  38   8 
J   na  na  na  92  87 
K   na  na  na  na  38 
L   na  na  na  na  92 

使用do.call函数合并它们:

y <- do.call(merge,c(x, by="row.names",all=TRUE))

给我以下错误:

Error in fix.by(by.x, x) : 'by' must match numbers of columns

任何帮助是极大的赞赏.谢谢!

Answer 1

我会创建一个帮助函数来移动row.names()到a中的列data.frame,并使用Reduce()你的merge()所有data.frames list:

rownames2col <- function(inDF, RowName = ".rownames") {
  temp <- data.frame(rownames(inDF), inDF, row.names = NULL)
  names(temp)[1] <- RowName
  temp
}

Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = ".rownames", all = TRUE), 
       lapply(x, rownames2col))
#    .rownames P1 P2 P3 P4 P5
# 1          A  1 NA  3  3 NA
# 2          B  4  3  9 NA 87
# 3          C NA 19 NA NA NA
# 4          D NA 11 NA NA NA
# 5          E NA NA  8 NA NA
# 6          F NA NA  5 10 NA
# 7          G NA NA NA  8 NA
# 8          H NA NA NA 87  8
# 9          I NA NA NA 38  8
# 10         J NA NA NA 92 87
# 11         K NA NA NA NA 38
# 12         L NA NA NA NA 92

其原因使的加入步骤rownames()中为一列是通过合并row.names创建称为列Row.names在第一merge()的Reduce(),因此不允许后续list()项被方便地合并.

> Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = "row.names", all = TRUE), x[1:2])
  Row.names P1 P2
1         A  1 NA
2         B  4  3
3         C NA 19
4         D NA 11

更新:一种data.table方法

data.table通过将keep.rownames参数设置为" TRUE"并将结果设置key为生成的" rn"列,可以使用非常相似的概念.

library(data.table)
Reduce(function(x, y) merge(x, y, all = TRUE), 
       lapply(x, function(y) data.table(y, keep.rownames=TRUE, key = "rn")))
#     rn P1 P2 P3 P4 P5
#  1:  A  1 NA  3  3 NA
#  2:  B  4  3  9 NA 87
#  3:  C NA 19 NA NA NA
#  4:  D NA 11 NA NA NA
#  5:  E NA NA  8 NA NA
#  6:  F NA NA  5 10 NA
#  7:  G NA NA NA  8 NA
#  8:  H NA NA NA 87  8
#  9:  I NA NA NA 38  8
# 10:  J NA NA NA 92 87
# 11:  K NA NA NA NA 38
# 12:  L NA NA NA NA 92

更新2:"手动"方法

当然,手动方法由for循环辅助.这实际上可能比上面更快,因为merge与基本子集相比,它相当慢.速度方面的另一个优点是,您生成的对象是一个matrix并且许多matrix操作比data.frame操作更快.

## Identify the unique "rownames" for all list items
Rows <- unique(unlist(lapply(x, rownames)))

## Create a matrix of NA values 
##   with appropriate dimensions and dimnames
myMat <- matrix(NA, nrow = length(Rows), ncol = length(x), 
                dimnames = list(Rows, sapply(x, colnames)))


## Use your `for` loop to fill it in
##   with the appropriate values from your list
for (i in seq_along(x)) {
  myMat[rownames(x[[i]]), i] <- x[[i]]
}
myMat
#   P1 P2 P3 P4 P5
# A  1 NA  3  3 NA
# B  4  3  9 NA 87
# C NA 19 NA NA NA
# D NA 11 NA NA NA
# E NA NA  8 NA NA
# F NA NA  5 10 NA
# G NA NA NA  8 NA
# H NA NA NA 87  8
# I NA NA NA 38  8
# J NA NA NA 92 87
# K NA NA NA NA 38
# L NA NA NA NA 92