Tidyverse|数据列的分分合合，爱恨情仇

Tidyverse|数据列的分分合合，爱恨情仇

本文首发于“生信补给站”Tidyverse|数据列的分分合合，一分多，多合一

TCGA数据挖掘可做很多分析，前期数据“清洗”费时费力但很需要。

比如基因列为ID的需要转为常见的symbol，基因列为symbol|ID的就需要拆开了！

excel分列可以解决，但是表达量数据较大，且excel容易产生“数据变形”。

一， 载入数据，R包

使用TCGA下载的数据，使用以下几行几列， 作为示例

library(tidyverse)
data <- read.csv("separate.csv",header = TRUE, check.name = FALSE)
head(data)
            ID          ID2 TCGA-18-3406-01A-01R-0980-07 TCGA-18-3407-01A-01R-0980-07
1       A1BG|1       A1BG/1                     741.6929                      46.7127
2   A1CF|29974   A1CF/29974                       0.0000                       0.4757
3  A2BP1|54715  A2BP1/54715                       0.0000                       0.0000
4  A2LD1|87769  A2LD1/87769                     170.2362                     118.4063
5 A2ML1|144568 A2ML1/144568                     128.3465                    1413.4158
6        A2M|2        A2M/2                    9074.6772                   11310.1713

可以看到第一列的ID，和人为添加的ID2，名称不规则，我们只需要前面的基因名。

 

二，合久可分 - 一列拆多列

使用separate函数， 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列

2.1 默认，不指定分隔符

data %>% 
    separate(ID, into = c("Gene", "IDnum")) %>% head()
​

2.2 指定分隔符且保留原始列

data %>% 
    separate(ID2, into = c("Gene2", "IDnum2"),sep = "/",remove = FALSE) %>% 
    head()

2.3 特殊字符的指定方式

data %>% 
    separate(ID, into = c("Gene1", "IDnum1"),sep = "l",remove = FALSE) %>% 
    head()

按照同样的方式，想把"|"分隔的ID拆分，发现报错。？黑人问号脸

有问题可以先?separate或者help(separate)查询帮助函数，"|"为特殊字符，可以使用"[|]"括起来或者"\|"，均可：

data %>% 
    separate(ID, into = c("Gene1", "IDnum1"),sep = "[|]",remove = FALSE) %>% head()
#或者
data2 <- data %>%
    separate(ID, into = c("Gene1", "IDnum1"),sep = "\|",remove = FALSE) 

2.4，按照第几个字符拆

根据第几个字符拆分，适合数据规整的，，，

可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位，需要先转置

#
data2 %>% select(Gene1,contains("TCGA")) %>% #选择指定列
    column_to_rownames(var = "Gene1") %>%  # 将Gene1列转为rownames
    t() %>% as.data.frame() %>% #数据转置，样本为行名
    rownames_to_column(var="Sample") %>%  #行名变为数据中的列
    separate(Sample, into = c("Sample", "bar"),sep = 16) %>%  #按照规则取前16个字符
    select(-bar) #去掉分割后不需要的bar列

可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作

Tips：

• 1）可以先默认试一下，如2.1所示；

• 2）使用R的帮助，一定！

 

三，分久必合-多列合并一列

使用unite函数， 可将多列按照“指定”分隔符合并为一列

data %>%
unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head()

 

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