一道价值3199的R语言题
测试开头
测试结尾
今天是生信星球陪你的第395天
大神一句话，菜鸟跑半年。我不是大神，但我可以缩短你走弯路的半年~
就像歌儿唱的那样，如果你不知道该往哪儿走，就留在这学点生信好不好~
这里有豆豆和花花的学习历程，从新手到进阶，生信路上有你有我！
花花写于2019.6.15
曾老板发来的R语言测试题目，让我一看就非常有胃口，如下：http://www.bio-info-trainee.com/4458.html
（用三种方法做出来的我兴高采烈）
首先看下题目开头的代码
set.seed(0.12345)
n=26
df=data.frame(LETTERS[1:n],rnorm(n),rnorm(n),
rnorm(n),rnorm(n),rnorm(n))
a=lapply(2:ncol(df), function(i){
x=df[,c(1,i)]
x=x[x[,2]>0,]
return(x)
})
a
## [[1]]
## LETTERS.1.n. rnorm.n.
## 1 A 1.2629543
## 3 C 1.3297993
## 4 D 1.2724293
## 5 E 0.4146414
## 10 J 2.4046534
## 11 K 0.7635935
## 17 Q 0.2522234
## 19 S 0.4356833
## 22 V 0.3773956
## 23 W 0.1333364
## 24 X 0.8041895
## 26 Z 0.5036080
##
## [[2]]
## LETTERS.1.n. rnorm.n..1
## 1 A 1.08576936
## 4 D 0.04672617
## 9 I 0.72675075
## 10 J 1.15191175
## 11 K 0.99216037
## 13 M 1.23830410
## 15 O 1.75790309
## 16 P 0.56074609
## 22 V 1.15653700
## 23 W 0.83204713
## 25 Y 0.26613736
##
## [[3]]
## LETTERS.1.n. rnorm.n..2
## 1 A 2.44136463
## 4 D 0.25014132
## 5 E 0.61824329
## 9 I 0.35872890
## 14 N 0.24226348
## 16 P 0.36594112
## 17 Q 0.24841265
## 18 R 0.06528818
## 19 S 0.01915639
## 20 T 0.25733838
## 23 W 0.66413570
## 24 X 1.10096910
## 25 Y 0.14377148
##
## [[4]]
## LETTERS.1.n. rnorm.n..3
## 4 D 1.25408311
## 5 E 0.77214219
## 9 I 0.99698686
## 11 K 1.25601882
## 12 L 0.64667439
## 13 M 1.29931230
## 15 O 0.00837096
## 17 Q 0.59625902
## 18 R 0.11971764
## 20 T 1.45598840
## 21 U 0.22901959
## 22 V 0.99654393
## 23 W 0.78185918
## 26 Z 0.04658030
##
## [[5]]
## LETTERS.1.n. rnorm.n..4
## 2 B 0.57671878
## 4 D 1.62544730
## 6 F 1.67829721
## 9 I 0.02538287
## 10 J 0.02747534
## 12 L 1.05375086
## 14 N 0.33561721
## 15 O 0.49479577
## 16 P 0.13805271
## 18 R 0.19768426
## 22 V 1.58009168
## 23 W 1.49781876
## 24 X 0.26264546
一个由数据框筛选非负数据而来的长短不一的列表。现在的需求是将列表a还原为整齐的矩阵，删除的负值用0替代，目标是这个样子：
脑子里第一个想法：for循环套ifelse。
向量和list都有一个非常美妙的用法，是从《R数据科学》里学来的：先定义一个空的列表/向量，然后每次循环向其中添加一个元素。
这个方法非常好用，永远感谢哈德雷蜀黍。
观察一下操作对象：列表a，可以发现他的每个元素都是数据框，并且行名是原数据框df的行号，只是缺少了几个。
那么就可以用到那个神奇的符号%in%，用来作为if的判断条件。
刚好只是分两个条件，所以可以用ifelse函数。
ta =list()
m=vector()
for (j in 1:length(a)){
p=a[[j]][2]
for (i in 1:n){
m[i] <- ifelse(i %in% rownames(p),p[rownames(p)==as.character(i),],0)
}
ta[[j]] <- m
}
ta
## [[1]]
## [1] 1.2629543 0.0000000 1.3297993 1.2724293 0.4146414 0.0000000 0.0000000
## [8] 0.0000000 0.0000000 2.4046534 0.7635935 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## [15] 0.0000000 0.0000000 0.2522234 0.0000000 0.4356833 0.0000000 0.0000000
## [22] 0.3773956 0.1333364 0.8041895 0.0000000 0.5036080
##
## [[2]]
## [1] 1.08576936 0.00000000 0.00000000 0.04672617 0.00000000 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.72675075 1.15191175 0.99216037 0.00000000
## [13] 1.23830410 0.00000000 1.75790309 0.56074609 0.00000000 0.00000000
## [19] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.15653700 0.83204713 0.00000000
## [25] 0.26613736 0.00000000
##
## [[3]]
## [1] 2.44136463 0.00000000 0.00000000 0.25014132 0.61824329 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.35872890 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## [13] 0.00000000 0.24226348 0.00000000 0.36594112 0.24841265 0.06528818
## [19] 0.01915639 0.25733838 0.00000000 0.00000000 0.66413570 1.10096910
## [25] 0.14377148 0.00000000
##
## [[4]]
## [1] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.25408311 0.77214219 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.99698686 0.00000000 1.25601882 0.64667439
## [13] 1.29931230 0.00000000 0.00837096 0.00000000 0.59625902 0.11971764
## [19] 0.00000000 1.45598840 0.22901959 0.99654393 0.78185918 0.00000000
## [25] 0.00000000 0.04658030
##
## [[5]]
## [1] 0.00000000 0.57671878 0.00000000 1.62544730 0.00000000 1.67829721
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.02538287 0.02747534 0.00000000 1.05375086
## [13] 0.00000000 0.33561721 0.49479577 0.13805271 0.00000000 0.19768426
## [19] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.58009168 1.49781876 0.26264546
## [25] 0.00000000 0.00000000
这个方法是最基础的，做完还需要将列表转换为矩阵。而且最后的列名很杂乱，需要删掉，行名应该是LETTERS
mx=as.matrix(data.frame(ta))
colnames(mx)=NULL
rownames(mx)=LETTERS
方法二，循环和sapply很配
apply族的函数一直是非常高级的。列表变矩阵，我想起了sapply。把刚才的代码写成函数，用sapply即可一步到位。sapply的用法很简单，两个参数，一个是object也就是列表的名字；一个是函数名称。意为对列表中的每个元素进行同样的操作，所以写函数的时候需要以列表的元素（在这个栗子中是数据框）为单位来写。
pd=function(x){
p=x[2]
for (i in 1:n){
m[i] <- ifelse(i %in% rownames(p),p[rownames(p)==as.character(i),],0)
}
print(m)
}
mt=sapply(a,pd)
## [1] 1.2629543 0.0000000 1.3297993 1.2724293 0.4146414 0.0000000 0.0000000
## [8] 0.0000000 0.0000000 2.4046534 0.7635935 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## [15] 0.0000000 0.0000000 0.2522234 0.0000000 0.4356833 0.0000000 0.0000000
## [22] 0.3773956 0.1333364 0.8041895 0.0000000 0.5036080
## [1] 1.08576936 0.00000000 0.00000000 0.04672617 0.00000000 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.72675075 1.15191175 0.99216037 0.00000000
## [13] 1.23830410 0.00000000 1.75790309 0.56074609 0.00000000 0.00000000
## [19] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.15653700 0.83204713 0.00000000
## [25] 0.26613736 0.00000000
## [1] 2.44136463 0.00000000 0.00000000 0.25014132 0.61824329 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.35872890 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## [13] 0.00000000 0.24226348 0.00000000 0.36594112 0.24841265 0.06528818
## [19] 0.01915639 0.25733838 0.00000000 0.00000000 0.66413570 1.10096910
## [25] 0.14377148 0.00000000
## [1] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.25408311 0.77214219 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.99698686 0.00000000 1.25601882 0.64667439
## [13] 1.29931230 0.00000000 0.00837096 0.00000000 0.59625902 0.11971764
## [19] 0.00000000 1.45598840 0.22901959 0.99654393 0.78185918 0.00000000
## [25] 0.00000000 0.04658030
## [1] 0.00000000 0.57671878 0.00000000 1.62544730 0.00000000 1.67829721
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.02538287 0.02747534 0.00000000 1.05375086
## [13] 0.00000000 0.33561721 0.49479577 0.13805271 0.00000000 0.19768426
## [19] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.58009168 1.49781876 0.26264546
## [25] 0.00000000 0.00000000
rownames(mt)=LETTERS
colnames(mt)=NULL
方法三:merge 和sapply也很配
老板给提示说可以用match。可我没有想出来match怎么做，脑子里却蹦出了merge！！！因为同样是匹配，我想，merge可以拼接两个表格，可以保留所有数据，生成缺失值。然后用0来替换缺失值不就可以咯。
x=x=data.frame(LETTERS)
ma <- function(y){
k=merge(x, y, by.x = "LETTERS",by.y = "LETTERS.1.n.",all.x = TRUE)
k[is.na(k)==T] <- 0
print(k[,2])
}
my=sapply(a,ma)
## [1] 1.2629543 0.0000000 1.3297993 1.2724293 0.4146414 0.0000000 0.0000000
## [8] 0.0000000 0.0000000 2.4046534 0.7635935 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## [15] 0.0000000 0.0000000 0.2522234 0.0000000 0.4356833 0.0000000 0.0000000
## [22] 0.3773956 0.1333364 0.8041895 0.0000000 0.5036080
## [1] 1.08576936 0.00000000 0.00000000 0.04672617 0.00000000 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.72675075 1.15191175 0.99216037 0.00000000
## [13] 1.23830410 0.00000000 1.75790309 0.56074609 0.00000000 0.00000000
## [19] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.15653700 0.83204713 0.00000000
## [25] 0.26613736 0.00000000
## [1] 2.44136463 0.00000000 0.00000000 0.25014132 0.61824329 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.35872890 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## [13] 0.00000000 0.24226348 0.00000000 0.36594112 0.24841265 0.06528818
## [19] 0.01915639 0.25733838 0.00000000 0.00000000 0.66413570 1.10096910
## [25] 0.14377148 0.00000000
## [1] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.25408311 0.77214219 0.00000000
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.99698686 0.00000000 1.25601882 0.64667439
## [13] 1.29931230 0.00000000 0.00837096 0.00000000 0.59625902 0.11971764
## [19] 0.00000000 1.45598840 0.22901959 0.99654393 0.78185918 0.00000000
## [25] 0.00000000 0.04658030
## [1] 0.00000000 0.57671878 0.00000000 1.62544730 0.00000000 1.67829721
## [7] 0.00000000 0.00000000 0.02538287 0.02747534 0.00000000 1.05375086
## [13] 0.00000000 0.33561721 0.49479577 0.13805271 0.00000000 0.19768426
## [19] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.58009168 1.49781876 0.26264546
## [25] 0.00000000 0.00000000
rownames(my)=LETTERS
colnames(my)=NULL
最后判断下三种方法得出的结果是否相同：
identical(mt,mx)
## [1] TRUE
identical(mt,my)
## [1] TRUE
吼。大功告成。
简书：小洁忘了怎么分身
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