【发布时间】：2018-11-26 02:03:23
【问题描述】：
我有一个包含 900 列的数据框。我想使用 tidyverse 以三的倍数（或其他数字）附加/绑定列。例如，将列 2:3 附加到 1；整个数据帧的 5:6 到 4 列，8:9 到 7 列，依此类推。因此，最后我将拥有 300 列，同时保留主列的名称（其他列已附加到该列）。
我该怎么做？非常感谢:)
【问题讨论】：
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你想在 1 中连接 3 列的字符吗？
【发布时间】：2018-11-26 02:03:23
【问题描述】：
tidyverse 方法：
library(tidyverse)
# data
df = data.frame(matrix(1:27, ncol=9))
names(df) <- paste('Int', rep(1:3, each=3), 'A', rep(1:3, 3), sep='_')
n = 3
df %>%
# split the data frame into three data frames
split.default(rep(1:n, ncol(df) / n)) %>%
# rename and row bind the three data frames together
map_df(
~ set_names(.x, names(df)[c(T, rep(F, n - 1))]) %>%
tibble::rownames_to_column('gene')
)
# gene Int_1_A_1 Int_2_A_1 Int_3_A_1
#1 1 1 10 19
#2 2 2 11 20
#3 3 3 12 21
#4 1 4 13 22
#5 2 5 14 23
#6 3 6 15 24
#7 1 7 16 25
#8 2 8 17 26
#9 3 9 18 27
更多关于set_names的注释：c(T, rep(F, n - 1)) 首先创建一个向量为c(T, F, F, ...)，因此names(df)[c(T, rep(F, n - 1))] 根据 R 循环规则每 n 个元素取一个名称。
或者如果你从一个矩阵开始，你可以用array函数和想要的形状来重塑它：
m = matrix(1:27, ncol=9)
m
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
#[1,] 1 4 7 10 13 16 19 22 25
#[2,] 2 5 8 11 14 17 20 23 26
#[3,] 3 6 9 12 15 18 21 24 27
array(m, c(nrow(m) * 3, ncol(m) / 3))
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1 10 19
# [2,] 2 11 20
# [3,] 3 12 21
# [4,] 4 13 22
# [5,] 5 14 23
# [6,] 6 15 24
# [7,] 7 16 25
# [8,] 8 17 26
# [9,] 9 18 27
要保留名称，您可以使用data.table::melt：
library(data.table)
样本数据：
df = data.frame(matrix(1:27, ncol=9))
names(df) <- paste('Int', rep(1:3, each=3), 'A', rep(1:3, 3), sep='_')
df
# Int_1_A_1 Int_1_A_2 Int_1_A_3 Int_2_A_1 Int_2_A_2 Int_2_A_3 Int_3_A_1 Int_3_A_2 Int_3_A_3
#1 1 4 7 10 13 16 19 22 25
#2 2 5 8 11 14 17 20 23 26
#3 3 6 9 12 15 18 21 24 27
# create the patterns that group data frames
cols <- paste0('Int_', seq_len(ncol(df) / 3), '_A')
# melt the data.table based on the column patterns and here you also get an id column telling
# you where the data comes from the 1st, 2nd or 3rd ..
setNames(melt(setDT(df), measure=patterns(cols)), c('id', cols))
# id Int_1_A Int_2_A Int_3_A
#1: 1 1 10 19
#2: 1 2 11 20
#3: 1 3 12 21
#4: 2 4 13 22
#5: 2 5 14 23
#6: 2 6 15 24
#7: 3 7 16 25
#8: 3 8 17 26
#9: 3 9 18 27
【讨论】：
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非常感谢。非常优雅且易于遵循的解决方案。我们可以保留行名吗？此外，如果“顶部”列的列名可以保持原样，那将是很好的。谢谢。
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您的数据框最初是如何命名的？如果您想保留原始名称中的信息，您可能需要
reshape / melt / dcast。 -
列名是这样的： Int_1_A_1, Int_1_A_2, Int_1_A_3, Int_2_A_1, Int_2_A_2, Int_2_A_3, Int_3_A_1, Int_3_A_2, Int_3_A_3, etc... 所以，在 rowbind 之后，我将有 Int_1_A_1, IntA_1, Int_A_1, Int_A_1,等谢谢
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再次感谢您。我正在遵循您的 tidyverse 方法。代码完美地保留了我想要的列名，但仍然没有得到行名。我的行名实际上是基因名，我想保留它们。谢谢
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另外，你能解释一下map_df(~ set_names(.x, names(df)[c(T, rep(F, n - 1))]))
可以使用tidyr::unite 和tidyr::separate_rows 实现解决方案。方法是先将 3 个一组的列合并，然后使用 tidyr::separate_rows 函数将这些列扩展为行。
我在他的回答中获取了@Psidom 创建的数据。另外，我应该提到data.table::melt based 最适合解决问题。但是人们可以使用不同的方法来探索不同的想法。
library(tidyverse)
# data
df = data.frame(matrix(1:27, ncol=9))
names(df) <- paste('Int', rep(1:3, each=3), 'A', rep(1:3, 3), sep='_')
lapply(split(names(df),cut(1:ncol(df),3, labels = seq_len(ncol(df) / 3))),
function(x){unite_(df[,x], paste(x[1],x[3], sep = ":"), x, sep = ",",
remove = TRUE)}) %>%
bind_cols() %>%
separate_rows(., seq_len(ncol(.)), sep = ",")
# Int_1_A_1:Int_1_A_3 Int_2_A_1:Int_2_A_3 Int_3_A_1:Int_3_A_3
# 1 1 10 19
# 2 4 13 22
# 3 7 16 25
# 4 2 11 20
# 5 5 14 23
# 6 8 17 26
# 7 3 12 21
# 8 6 15 24
# 9 9 18 27
【讨论】：
基础 R 解决方案：
df <- head(mtcars)[-1:-2] # 9 cols
df[(seq(df)-1) %% 3 == 0] <-
lapply(split(seq(df), (seq(df)-1) %/% 3),
function(x) apply(df[x], 1, paste, collapse="_"))
df <- df[(seq(df)-1) %% 3 == 0]
df
# disp wt am
# Mazda RX4 160_110_3.9 2.62_16.46_0 1_4_4
# Mazda RX4 Wag 160_110_3.9 2.875_17.02_0 1_4_4
# Datsun 710 108_93_3.85 2.32_18.61_1 1_4_1
# Hornet 4 Drive 258_110_3.08 3.215_19.44_1 0_3_1
# Hornet Sportabout 360_175_3.15 3.44_17.02_0 0_3_2
# Valiant 225_105_2.76 3.46_20.22_1 0_3_1
【讨论】：
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谢谢。这将连接列而不是行绑定它们！这不是我想要的。不幸的是，@Psidom 的解决方案几乎完美，只是它删除了行名。
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当我面前有电脑时我会编辑，这很容易解决