Vergleichen Sie Matrizen, um die Unterschiede zu finden

Question

Ich habe 2 Matrizen, ich möchte sie vergleichen (row.name weise), um den Unterschied zu finden.

> head(N1) 
       Total_Degree Transitivity Betweenness Closeness_All 
2410016O06RIK   1   NaN  0.00000 0.0003124024 
AGO1      4 0.1666667 37.00000 0.0003133814 
APEX1     4 0.6666667  4.00000 0.0003144654 
ATR      4 0.1666667 19.50000 0.0003128911 
CASP3     24 0.0000000 806.00000 0.0002980626 
CCND2     4 0.3333333 97.33333 0.0003132832 

head(N2) 
       Total_Degree Transitivity Betweenness Closeness_All 
2410016O06RIK   1   NaN   0.0 2.279982e-04 
ADI1      1   NaN   0.0 1.728877e-05 
AGO1      3 0.0000000  40.0 2.284670e-04 
AIRN      1   NaN   0.0 1.721733e-05 
APEX1     3 0.6666667   2.0 2.288330e-04 
ATR      3 0.3333333  19.5 2.281542e-04 

Viele der rows.name in N1 Sie in N2 existieren, möchte ich sie vergleichen und den Unterschied in einer neuen Matrix zu schreiben. Diejenigen, die für N1 oder N2 einzigartig sind, sollten erwähnt werden, dass sie entweder zu N1 oder N2 gehören.

Ich bin mir nicht sicher, welches ist das beste Kriterium, um den Unterschied zu berechnen, was ich mir vorstellen kann, ist eine einfache Addition aller Werte einer Zeile in N1 und subtrahiere diesen Wert vom additiven Wert der entsprechenden Zeile in N2.

Zum Beispiel ausgegeben werden soll:

> head(Compared) 
         Comparison Unique 
    2410016O06RIK  0.0002  Common 
    AGO1     -1.83  Common 
    APEX1     2.24  Common 
    ATR     0.0034  Common 
    CASP3    830.00029 N1 
    ADI1    1.0007288 N2 

hier für row.name = 2410016O06RIK, alle Werte von N1 und N2 wurden hinzugefügt und dann N1-N2 wurde in Comparison Spalte geschrieben, da diese Zeile in beiden Matrizen üblich war so common wurde in Unique Spalte geschrieben.

Answer 1

Eine Art und Weise in der Basis R zu gehen, mit rowSums und merge:

Wenn N1 und N2 sind data.frames:

# compute the row sums and merge N1 and N2 
N1$rs <- rowSums(N1, na.rm=TRUE) 
N2$rs <- rowSums(N2, na.rm=TRUE) 
comp <- merge(N1[, "rs", drop=FALSE], N2[, "rs", drop=FALSE], by="row.names", all=TRUE) 

# then compare the row sums and the variable "locations" 
comp$Unique <- with(comp, c("N1", "N2", "common")[(!is.na(rs.x)) + 2*(!is.na(rs.y))]) 
comp$Comparison <- with(comp, rs.x-rs.y) 

# keep only the variable you need: 
comp <- comp[, c(1, 5, 4)] 

Wenn N1 und N2 Matrizen sind:

# compute the row sums and merge N1 and N2 
rs1 <- rowSums(N1, na.rm=TRUE) 
rs2 <- rowSums(N2, na.rm=TRUE) 
comp <- merge(N1, N2, by="row.names", all=TRUE) 

# then compare the row sums and the variable "locations" 
comp$Unique <- with(comp, c("N1", "N2", "common")[as.numeric(!is.na(Total_Degree.x)) + 2*as.numeric(!is.na(Total_Degree.y))]) 
comp$Comparison <- with(merge(as.data.frame(rs1), as.data.frame(rs2), all=TRUE, by="row.names"), rs1-rs2) 

# keep only the variable you need: 
comp <- comp[, c("Row.names", "Comparison", "Unique")] 

Ausgang beiden Methoden:

comp 
#  Row.names Comparison Unique 
#1 2410016O06RIK 0.0000844042 common 
#2   ADI1   NA  N2 
#3   AGO1 -1.8332483856 common 
#4   AIRN   NA  N2 
#5   APEX1 3.0000856324 common 
#6   ATR 0.8334181369 common 
#7   CASP3   NA  N1 
#8   CCND2   NA  N1 

Answer 2

, dass ein Teil der Lösung ist, in res Sie ein data.table haben mit für den Unterschied Teil zu arbeiten:

require(data.table) 
require(dplyr) 

set.seed(2016) 
dt1 <- data.table(V1 = c("a", "b", "c", "d"), V2 = rnorm(4)) 
dt2 <- data.table(V1 = c("c", "d", "e", "f"), V2 = rnorm(4)) 

# common <- merge(dt1, dt2, by = "V1")[, Unique := "Common"] 
# unique1 <- dt1[V1 %nin% dt2[, V1], ][, Unique := "N1"] 
# unique2 <- dt2[V1 %nin% dt1[, V1], ][, Unique := "N2"] 
# res <- rbind(common, unique1, unique2, fill = TRUE) 

Kleines Update nach @Cath, nur zur Verdeutlichung.

allMerged <- merge(dt1, dt2, by = "V1", all = TRUE) %>% 
    .[, RowSum := rowSums(.SD, na.rm = TRUE), .SDcols = grep("V2", names(.))] %>% 
    .[, Unique := ((is.na(V2.x) + 2*is.na(V2.y)))] 

print(allMerged)