使用ID号进行多组数据按需求匹配合并

数据可视化 数据可视化 201 人阅读 | 0 人回复 | 2024-07-23

前言

今天在群里的童鞋咨询了关于使用ID号来合并的多组数据的问题。关于这个问题,逻辑我们都是知道的。自己前面也遇到过这里的问题,但时间太久了,以及很长时间没学习和复习了。自己动手起来还是很费劲的!![泪目]

学习是那么的重要,复习也是那么的重要呀!!

具体的问题和解答看往下面看吧!!

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问题咨询

--获得目的结果

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**

  • 解决逻辑

简单的使用ID号进行匹配就OK!!就是这么的简单。

如何解决?

对于这个问题,在前面的分析中也遇到过类似的。

我们的社群里面的童鞋也参与了讨论。啊哈哈哈,这就是我们需要看到的,也许我们建立社群的意义哦!!!

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**最终,昨天我们获得两个解决此问题的代码。

**

我们具体看一下

方案一


## 倒入你的文件,名字命名一致即可
fnames <- Sys.glob("DEG0*.csv")
fnames
#读取lfc、pvalue两列,根据你需要的进行读取
fdataset <- lapply(fnames, function(x){read.csv(x)[,c(2,4,7)]})  # c(2,5)是你自己提取的数据列位置
names(fdataset) <- fnames
data <- cbind(fdataset)

MyMerge <- function(x, y){
  df <- merge(x, y, by= "ID", all.x= TRUE, all.y= TRUE)
  df2 <- cbind(df)
  return(df2)
}

mergedata <- Reduce(MyMerge, fdataset)
head(mergedata)

获得结果

方案二

本教程来自

test <- (res1[,2:3]) 
for(i in 2:26) {
  test <- cbind(test,get(paste("res",i,sep=""))[,2:3])
}
test <- as.data.frame(test)

此代码需要将你的数据导入进去即可

获得结果


小杜的生信筆記**,主要发表或收录生物信息学的教程,以及基于R的分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!**

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