R：基于另一个数据帧的列重新排列数据帧的列

Question

我有一个名为“samples”的数据框，如下所示：

sample gender disease treatment
sample1      F     d   starved
sample2      F     c       fed
sample3      M     d   starved
sample4      M     d       fed
sample5      M     d   starved
sample6      M     c       fed
etc

我需要将其导入脚本，然后重新定位（）“性别”，“疾病”和“治疗”列。

现在重要的是，我正在构建一个需要尽可能通用的管道 - “样本”中列的名称可能并不总是相同，除了第一列总是被称为“样本”。

因此，我的目标是我的R脚本导入一个配置文件（YAML），这将导致data.frame看起来像这样，并将被称为“因素”：

gender disease treatment
     F control       fed

现在，我如何循环遍历这些“因素”以告诉它重新定位“样本”中的相应列 - 请注意我如何确保列的名称在2个数据帧之间匹配。我到目前为止尝试过这个但是它不起作用：

for (i in names(factors)){
  samples[[i]] <- relevel(samples[[i]], factors[[i]])
}

我得到的错误信息是：

 Error in if (ref < 1 || ref > nlev) stop(gettextf("ref = %d must be in 1L:%d",  : 
  missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In Ops.factor(ref, 1) : ‘<’ not meaningful for factors
2: In Ops.factor(ref, nlev) : ‘>’ not meaningful for factors

Answer 1

请注意，您给出的示例中存在数据不一致：factors包含"disease"中不存在的samples的参考级别："control"与"c"。我认为这是一个拼写错误，并且factors（以及您原来的YAML文件）确实具有列"c"的参考级别"disease"（请参阅帖子末尾的示例数据）。

此外，我假设samples和factors中所有列的列类是character。这不应该是一个关键要求，但我没有对samples或factors中的列是factors的情况进行测试。

这是一个应该很好地概括的选项。

我们从samples中选择所有列，除了samples$sample（根据您的问题描述始终存在），并使用purrr::imap将列转换为factors和relevel，使用factors中相应列条目的参考级别。其余的是与原始samples$sample柱的柱结合，以给出最终重新平整的samples.relevel data.frame。

samples.relevel <- bind_cols(
    samples %>% select(sample),
    samples %>%
        select(-sample) %>%
        imap(~ relevel(factor(.x), factors[[.y]])))
str(samples.relevel)
#'data.frame':  6 obs. of  4 variables:
# $ sample   : chr  "sample1" "sample2" "sample3" "sample4" ...
# $ gender   : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 1 2 2 2 2
# $ disease  : Factor w/ 2 levels "c","d": 2 1 2 2 2 1
# $ treatment: Factor w/ 2 levels "fed","starved": 2 1 2 1 2 1

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样本数据

samples <- read.table(text =
    "sample gender disease treatment
sample1      F     d   starved
sample2      F     c       fed
sample3      M     d   starved
sample4      M     d       fed
sample5      M     d   starved
sample6      M     c       fed", header  = T, colClasses = "character")


factors <- read.table(text =
    "gender disease treatment
     F c       fed", header = T, colClasses = "character")