2つの数値データフレームがあります。対数フォールド変更(LFC)を使用するdf1とp値を使用するdf2です。
df1 = data.frame(V1=c(1.2, 1.5, 0.3),
V2=c(0.5, 0.9, 1.1),
V3=c(-0.9, -1.5, -0.4))
df2 = data.frame(Y1=c(0.02, 0.005, 0.06),
Y2=c(0.05, 0.009, 0.01),
Y3=c(0.01, 0.001, 0.1))
また、プレゼンテーションの目的で、df1にプレフィックス「LFC =」を追加し、df2にプレフィックス「p =」を追加して、次のようにします。
df1
V1 V2 V3
LFC = 1.2 LFC = 0.5 LFC = -0.9
LFC = 1.5, LFC = 0.9 LFC = -1.5
LFC = 0.3 LFC = 1.1 LFC = -0.4
df2
Y1 Y2 Y3
p = 0.02 p = 0.05 p = 0.01
p = 0.005 p = 0.009 p = 0.001
p = 0.06 p = 0.01 p = 0.1
そして最終的にそれらを連結して、次のように構造化された3x3データフレームを取得します。
df3
V1 V2 V3
LFC = 1.2, LFC = 0.5, LFC = -0.9,
p = 0.02 p = 0.05 p = 0.01
LFC = 1.5, LFC = 0.9, LFC = -1.5
p = 0.005 p = 0.009 p = 0.001
LFC = 0.3, LFC = 1.1, LFC = -0.4,
p = 0.06 p = 0.01 p = 0.1
ここで何をしますか?私はあなたの解決策に感謝します。
期待される出力について正確には明確ではありませんが、これがデモンストレーション目的である場合は、次のことを試すことができます。
df1[] <- paste0('LFC = ', as.matrix(df1))
df2[] <- paste0('p = ', as.matrix(df2))
df3 <- df2
df3[] <- paste(as.matrix(df1), as.matrix(df2), sep = '\n')
df3
# Y1 Y2 Y3
#1 LFC = 1.2\np = 0.02 LFC = 0.5\np = 0.05 LFC = -0.9\np = 0.01
#2 LFC = 1.5\np = 0.005 LFC = 0.9\np = 0.009 LFC = -1.5\np = 0.001
#3 LFC = 0.3\np = 0.06 LFC = 1.1\np = 0.01 LFC = -0.4\np = 0.1
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