如何使用 plyr 对行进行编号?

发布于 2024-08-20 09:01:28 字数 1042 浏览 7 评论 0原文

基本上我想要一个基于我的群组的自动增量 id 列 - 在这种情况下。(kmer,cvCut)

    > myDataFrame
       size kmer cvCut   cumsum
1      8132   23    10     8132
10000   778   23    10 13789274
30000   324   23    10 23658740
50000   182   23    10 28534840
100000   65   23    10 33943283
200000   25   23    10 37954383
250000  584   23    12 16546507
300000  110   23    12 29435303
400000   28   23    12 34697860
600000  127   23     2 47124443
600001  127   23     2 47124570

我想要添加一个列,该列具有基于 kmer/cvCut 组的新行名称

    > myDataFrame
       size kmer cvCut   cumsum  newID
1      8132   23    10     8132      1
10000   778   23    10 13789274      2
30000   324   23    10 23658740      3
50000   182   23    10 28534840      4
100000   65   23    10 33943283      5 
200000   25   23    10 37954383      6
250000  584   23    12 16546507      1
300000  110   23    12 29435303      2
400000   28   23    12 34697860      3
600000  127   23     2 47124443      1
600001  127   23     2 47124570      2

Basically I want an autoincremented id column based on my cohorts - in this case .(kmer, cvCut)

    > myDataFrame
       size kmer cvCut   cumsum
1      8132   23    10     8132
10000   778   23    10 13789274
30000   324   23    10 23658740
50000   182   23    10 28534840
100000   65   23    10 33943283
200000   25   23    10 37954383
250000  584   23    12 16546507
300000  110   23    12 29435303
400000   28   23    12 34697860
600000  127   23     2 47124443
600001  127   23     2 47124570

I want a column added that has new row names based on the kmer/cvCut group

    > myDataFrame
       size kmer cvCut   cumsum  newID
1      8132   23    10     8132      1
10000   778   23    10 13789274      2
30000   324   23    10 23658740      3
50000   182   23    10 28534840      4
100000   65   23    10 33943283      5 
200000   25   23    10 37954383      6
250000  584   23    12 16546507      1
300000  110   23    12 29435303      2
400000   28   23    12 34697860      3
600000  127   23     2 47124443      1
600001  127   23     2 47124570      2

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。

评论(3

夏夜暖风 2024-08-27 09:01:28

我会这样做:

library(plyr)
ddply(df, c("kmer", "cvCut"), transform, newID = seq_along(kmer))

I'd do it like this:

library(plyr)
ddply(df, c("kmer", "cvCut"), transform, newID = seq_along(kmer))
鹤舞 2024-08-27 09:01:28

每次 plyr 调用您时只需添加一个新列:

R> DF <- data.frame(kmer=sample(1:3, 50, replace=TRUE), \
                    cvCut=sample(LETTERS[1:3], 50, replace=TRUE))
R> library(plyr)
R> ddply(DF, .(kmer, cvCut), function(X) data.frame(X, newId=1:nrow(X)))
   kmer cvCut newId
1     1     A     1
2     1     A     2
3     1     A     3
4     1     A     4
5     1     A     5
6     1     A     6
7     1     A     7
8     1     A     8
9     1     A     9
10    1     A    10
11    1     A    11
12    1     B     1
13    1     B     2
14    1     B     3
15    1     B     4
16    1     B     5
17    1     B     6
18    1     C     1
19    1     C     2
20    1     C     3
21    2     A     1
22    2     A     2
23    2     A     3
24    2     A     4
25    2     A     5
26    2     B     1
27    2     B     2
28    2     B     3
29    2     B     4
30    2     B     5
31    2     B     6
32    2     B     7
33    2     C     1
34    2     C     2
35    2     C     3
36    2     C     4
37    3     A     1
38    3     A     2
39    3     A     3
40    3     A     4
41    3     B     1
42    3     B     2
43    3     B     3
44    3     B     4
45    3     C     1
46    3     C     2
47    3     C     3
48    3     C     4
49    3     C     5
50    3     C     6
R> 

Just add a new column each time plyr calls you:

R> DF <- data.frame(kmer=sample(1:3, 50, replace=TRUE), \
                    cvCut=sample(LETTERS[1:3], 50, replace=TRUE))
R> library(plyr)
R> ddply(DF, .(kmer, cvCut), function(X) data.frame(X, newId=1:nrow(X)))
   kmer cvCut newId
1     1     A     1
2     1     A     2
3     1     A     3
4     1     A     4
5     1     A     5
6     1     A     6
7     1     A     7
8     1     A     8
9     1     A     9
10    1     A    10
11    1     A    11
12    1     B     1
13    1     B     2
14    1     B     3
15    1     B     4
16    1     B     5
17    1     B     6
18    1     C     1
19    1     C     2
20    1     C     3
21    2     A     1
22    2     A     2
23    2     A     3
24    2     A     4
25    2     A     5
26    2     B     1
27    2     B     2
28    2     B     3
29    2     B     4
30    2     B     5
31    2     B     6
32    2     B     7
33    2     C     1
34    2     C     2
35    2     C     3
36    2     C     4
37    3     A     1
38    3     A     2
39    3     A     3
40    3     A     4
41    3     B     1
42    3     B     2
43    3     B     3
44    3     B     4
45    3     C     1
46    3     C     2
47    3     C     3
48    3     C     4
49    3     C     5
50    3     C     6
R> 
惟欲睡 2024-08-27 09:01:28

我认为这就是你想要的:

加载数据:

x <- read.table(textConnection(
"id      size kmer cvCut   cumsum
1      8132   23    10     8132
10000   778   23    10 13789274
30000   324   23    10 23658740
50000   182   23    10 28534840
100000   65   23    10 33943283
200000   25   23    10 37954383
250000  584   23    12 16546507
300000  110   23    12 29435303
400000   28   23    12 34697860
600000  127   23     2 47124443
600001  127   23     2 47124570"), header=TRUE)

使用 ddply:

library(plyr)
ddply(x, .(kmer, cvCut), function(x) cbind(x, 1:nrow(x)))

I think that this is what you want:

Load the data:

x <- read.table(textConnection(
"id      size kmer cvCut   cumsum
1      8132   23    10     8132
10000   778   23    10 13789274
30000   324   23    10 23658740
50000   182   23    10 28534840
100000   65   23    10 33943283
200000   25   23    10 37954383
250000  584   23    12 16546507
300000  110   23    12 29435303
400000   28   23    12 34697860
600000  127   23     2 47124443
600001  127   23     2 47124570"), header=TRUE)

Use ddply:

library(plyr)
ddply(x, .(kmer, cvCut), function(x) cbind(x, 1:nrow(x)))
~没有更多了~
我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
原文