Найдите идентификаторы во фрейме данных и нанесите на график значения из другого фрейма данных

Для каждой пары в df1 я хотел бы выделить совпадающие строки в df2 и df3 и создать диаграмму рассеяния (facet_grid на основе пар). В моем примере он построил бы hsa-let-7a-3p против 8813 и hsa-let-7a-5p против 2519. Я хотя и использовал функцию which для получения правильных строк, но это не сработало.

df1 <- read.table(text = "
miRNA            Gene
hsa-let-7a-3p     8813
hsa-let-7a-5p     2729
hsa-miR-199b-3p  7114", header = TRUE) 

df2

structure(c(5.27881924454587, 5.42100992826421, 5.03661514415768, 
4.61991946787712, 4.77653649009038, 4.20681831482766, 4.72326708238235, 
5.71639332668001, 4.64150222478444, 5.30683756666667, 3.12549237216981, 
3.90209754560968, 5.30553723124249, 3.84903066479419, 4.48855173958744, 
3.43691433497801), .Dim = c(4L, 4L), .Dimnames = list(c("8813", 
"2519", "2729", "4800"), c("0086", "0175", "0217", "0394")))

df3

structure(c(5.56747199573984, 17.0087987317192, 4.25668419353693, 
13.0353755634515, 12.5433058620952, 12.0651538467382, 5.12412779449881, 
15.056925223215, 2.32974750359771, 10.7172886032171, 9.51977921513182, 
8.81158700492176, 5.09668325530934, 16.1403627714742, 4.83409156331527, 
11.5486987433545, 11.3966153591115, 9.53901970845365, -4.25127156533006, 
16.6238786279913, 5.08580281916836, 12.2523973319305, 10.5197937363935, 
10.675242984158), .Dim = c(6L, 4L), .Dimnames = list(c("hsa-let-7a-3p", 
"hsa-let-7a-5p", "hsa-let-7b-3p", "hsa-let-7b-5p", "hsa-let-7c-5p", 
"hsa-let-7d-3p"), c("0086", "0175", "0217", "0394")))
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
26
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

После объединения всех трех фреймов данных нам нужно преобразовать широкие данные в длинные:

library(tidyverse)

# add rownames as column
df2 <- rownames_to_column(as.data.frame(df2), "Gene")
df3 <- rownames_to_column(as.data.frame(df3), "miRNA")

# then merge and gather
plotDat <- merge(
  merge(df1, df2, by = "Gene") %>%
    gather(key = "myID", value = "x", -c(Gene, miRNA)),
  merge(df1, df3, by = "miRNA") %>% 
    gather(key = "myID", value = "y", -c(Gene, miRNA))
  )

# plot with facets
ggplot(plotDat, aes(x, y)) +
  geom_point() +
  facet_grid(~ miRNA + Gene)

Другие вопросы по теме