R:计算每列满足条件的次数并且行名出现在列表中

Question

我有一个带有计数信息的数据框 (df1)

<表类="s-表"><头>行名样本1样本2样本 3<正文>m1051平方米175立方米620m4310

第二个带有示例信息 (df2)

<表类="s-表"><头>行名批处理总计数<正文>示例1一个10示例2b15示例3一个6

我还有两个列表，其中包含有关 m 值的信息(如有必要，可以很容易地转换为另一个数据框，但我不想添加到计数信息中，因为它非常大)。不存在模式(例如偶数和奇数)，我只是使用一个非常简单的示例

x <- c("m1", "m3")和 y <- c("m2", "m4")

我想做的是在示例信息中再添加两列。这是每个样本中每个 m 值大于 5 并出现在列表 x 或 y 中的计数

<表类="s-表"><头>行名批处理总计数x<日>是 <正文>示例1一个1010示例2b1511示例3一个601

我目前的策略是为 x 和 y 创建一个值列表，然后将它们附加到 df2。到目前为止，这是我的尝试:

numX <- colSums(df1[sum(rownames(df1)>10 %in% x),])和 numX <- colSums(df1[sum(rownames(df1)>10 %in% x),])都返回 0 的列表

numX <- colSums(df1[rownames(df1)>10 %in% x,])返回满足每列条件的计数值之和的列表

numX <- length(df1[rownames(df1)>10 %in% novel,])返回满足条件的次数(在本例中为 2L)

我不太确定如何处理这个问题，所以我一直在尝试。我曾尝试寻找答案，但也许我只是在努力寻找合适的措辞。

Answer 1

我们可以用 rowwise

library(dplyr)
df2 %>% 
   rowwise %>%
    mutate(x = +(sum(df1[[rownames]][df1$rownames %in% x]) >= 5), 
           y = +(sum(df1[[rownames]][df1$rownames %in% y]) >= 5)) %>%
    ungroup

-输出

# A tibble: 3 × 5
  rownames batch totalcount     x     y
  <chr>    <chr>      <int> <int> <int>
1 sample1  a             10     1     0
2 sample2  b             15     1     1
3 sample3  a              6     0     1

---

或者根据数据，base R 选项将是

out <- aggregate(. ~ grp, FUN = sum, 
     transform(df1,  grp = c('x', 'y')[1 + (rownames %in% y)] )[-1])
df2[out$grp] <- +(t(out[-1]) >= 5)

-输出

> df2
  rownames batch totalcount x y
1  sample1     a         10 1 0
2  sample2     b         15 1 1
3  sample3     a          6 0 1

数据

df1 <- structure(list(rownames = c("m1", "m2", "m3", "m4"), sample1 = c(0L, 
1L, 6L, 3L), sample2 = c(5L, 7L, 2L, 1L), sample3 = c(1L, 5L, 
0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

df2 <- structure(list(rownames = c("sample1", "sample2", "sample3"), 
    batch = c("a", "b", "a"), totalcount = c(10L, 15L, 6L)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))