将所有列与一列匹配的条件答案

【问题标题】：Conditions to match all columns with one column将所有列与一列匹配的条件
【发布时间】：2019-11-14 03:05:40
【问题描述】：

我有一个数据框 (df)，其中我想将每一列与最后一列进行匹配，以便为每一列提供新值。

这是我的示例数据框 (df)：

> df
              S1  S2  S3  S4  S5  main
Gene1         1   1   1   1   2   1
Gene2         1   2   1   1   1   1
Gene3         1   1   1   1   2   2
Gene4         2   1   1   1   1   1
Gene5         1   2   1   2   1   1
Gene6         1   1   1   1   1   2
Gene7        NA  NA   2   1   1   1
Gene8         1   2   1   1   1   2
Gene9         2   1   1   2   1   1

我想将我从 1 到 5 的每一列与具有以下条件的最后一列相匹配。下面的“S”指的是从 1 到 5 的每一列。

If S = 2 and main = 2, then value is True Positive (TP)
If S = 2 and main = 1, then value is False Positive (FP)
If S = 1 and main = 2, then value is False Negative (FN)
If S = 1 and main = 1, then value is True Negative (TN)
And NAs to remain as NAs.

因此我的新数据框 (df_updated) 应该如下所示。

> df_updated
              S1  S2  S3  S4  S5
Gene1         TN  TN  TN  TN  FP
Gene2         TN  FP  TN  TN  TN
Gene3         FN  FN  FN  FN  TP
Gene4         FP  TN  TN  TN  TN
Gene5         TN  FP  TN  FP  TN
Gene6         FN  FN  FN  FN  FN
Gene7         NA  NA  FP  TN  TN
Gene8         FN  TP  FN  FN  FN
Gene9         FP  TN  TN  FP  TN

我知道匹配函数，但我不确定如何循环它们并为每一列使用上述特定匹配项。

任何帮助表示赞赏，谢谢。

【问题讨论】：

标签： r dataframe match col

【解决方案1】：

你可以使用 dplyr 的case_when:

library(dplyr)

mutate_all(df, ~case_when(
           .x < main ~ "FN",
           .x > main ~ "FP",
           near(.x, 1) & near(.x, main) ~ "TN",
           near(.x, 2) & near(.x, main) ~ "TP"
           )) %>%
select(-main)
#>     S1   S2 S3 S4 S5
#> 1   TN   TN TN TN FP
#> 2   TN   FP TN TN TN
#> 3   FN   FN FN FN TP
#> 4   FP   TN TN TN TN
#> 5   TN   FP TN FP TN
#> 6   FN   FN FN FN FN
#> 7 <NA> <NA> FP TN TN
#> 8   FN   TP FN FN FN
#> 9   FP   TN TN FP TN

【讨论】：

非常感谢。这行得通。如果我想让 row.names 也在那里，那么我可以在某处添加 row.names=T 吗？
您也可以使用mutate_at(vars(matches("S")), ...)，这样您就不会在排除之前更新列main。
对于行名，您可以将基因名称添加为第一列并使用@AntoniosK 的建议而不是mutate_all

【解决方案2】：

使用base R，您还可以创建一个带有嵌套ifelse 的函数，并将该函数应用于每一列并获取值。

get_value <- function(x,main) {
 ifelse(main == 2 & x == 2, "TP", 
      ifelse(main == 1 & x == 2, "FP", 
            ifelse(main == 2 & x == 1, "FN", 
                 ifelse(main == 1 & x == 1 ,"TN", NA))))
}

df1 <- df[-ncol(df)]
df1[] <- lapply(df1, get_value, df$main)   

df1
#        S1   S2 S3 S4 S5
#Gene1   TN   TN TN TN FP
#Gene2   TN   FP TN TN TN
#Gene3   FN   FN FN FN TP
#Gene4   FP   TN TN TN TN
#Gene5   TN   FP TN FP TN
#Gene6   FN   FN FN FN FN
#Gene7 <NA> <NA> FP TN TN
#Gene8   FN   TP FN FN FN
#Gene9   FP   TN TN FP TN

【讨论】：

或df[1:5] <- ifelse(df[1:5] == 1 & df$main == 1, 'TN', ifelse(df[1:5] == 1 & df$main == 2, 'FN', ifelse(df[1:5] == 2 & df$main == 1, 'FP', 'TP'))) 我正要发帖：D
谢谢@Ronak。这也很有效，对我来说也是很好的学习。在发布我的问题之前，我正在考虑 ifelse 语句，但不知道如何在多个条件下做到这一点。