r - 使用 dplyr 将行名称保留为 id

Question

我得到了包含 20848 个条目的数据:

    V1           V2            V3           V4           V5           V6           V7           V8           V9           V10          V11          V12
1   0.023255814  0.1000000000  0.046511628  0.004651163  0.030232558  0.000000000  0.369767442  0.020930233  0.000000000  0.000000000  0.025581395  0.379069767
2   0.063750000  0.0112500000  0.001250000  0.105000000  0.120000000  0.522500000  0.005000000  0.000000000  0.005000000  0.002500000  0.163750000  0.000000000
3   0.026605505  0.3844036697  0.192660550  0.017431193  0.000000000  0.004587156  0.013761468  0.028440367  0.163302752  0.097247706  0.014678899  0.056880734
...

我在 R 中使用“tidyr”库从每一行中获取前 3 个 V# 数字，如下所示:

gather(as.data.frame(matrix), key = "Name", value = "Prob",factor_key = TRUE) %>% 
                                   group_by(Name) %>% 
                                   top_n(n = 3)

得到这个结果:

   Name   Prob
   <fct> <dbl>
 1 V1    0.717
 2 V1    0.682
 3 V1    0.686
 4 V2    0.756
 5 V2    0.767
 6 V2    0.817
 7 V3    0.806
 8 V3    0.871
 9 V3    0.801
10 V4    0.779
# ... with 26 more rows

但我需要将行号保留为 id，以匹配来自遵循相同结构的另一个数据集的其他信息。我的意思是我想得到这样的结果:

   Name   Prob    row
   <fct> <dbl>
 1 V1    0.717    4151
 2 V1    0.682    17
 3 V1    0.686    3215
 4 V2    0.756    17565
 5 V2    0.767    13254
 6 V2    0.817    3
 7 V3    0.806    2135
 8 V3    0.871    298
 9 V3    0.801    4568
10 V4    0.779    542
# ... with 26 more rows

我知道这可能有点基础，但有人可以帮忙吗？

Answer 1

我使用 m 而不是 matrix 作为矩阵的名称，因为“matrix”是 R 中函数的名称。

此外，pivot_longer() 替换了 tidyr 中的 gather()。

您可以在将数据转换为长格式之前使用 tibble::rownames_to_column()(但您需要先将矩阵转换为数据框，因为该函数仅适用于数据框):

m <- as.data.frame(m)

m %>%
  tibble::rownames_to_column(var = "Row") %>%
  pivot_longer(-Row, names_to = "Name", values_to = "Prob") %>%
  group_by(Name) %>%
  top_n(n = 3) %>%
  select(c(2, 3, 1))

输出:

   Name     Prob Row  
   <chr>   <dbl> <chr>
 1 V1    0.0233  1    
 2 V2    0.1     1    
 3 V3    0.0465  1    
 4 V4    0.00465 1    
 5 V5    0.0302  1    
 6 V6    0       1    
 7 V7    0.370   1    
 8 V8    0.0209  1    
 9 V9    0       1    
10 V10   0       1    
# … with 26 more rows