如何使用数据框中的数字将不同的值赋给字符串列表？

Question

我正在尝试通过将单一氨基酸的质量加在一起来分配多肽的质量。

例如，我有一个像下面这样的vactorlike：

c("AA", "AC", "AD" )

并且我有一个数据帧，每个字母都有值

symbol      mass
1       A  71.03711
2       D 115.02694
3       C 103.00919

如何计算"AA“、"AC”和"AD“的值，这些值应该将它们各自的质量值相加。例如，"AA“应为71.03711+71.03711=142.07422。我希望我的结果是这样的，并且可以导出为具有两列的csv文件：

peptide      mass
1       AA  142.07422
2       AC   174.0463
3       AD  186.06405

Answer 1

如果数据帧被称为df，向量被称为peptide，你可以在peptide中拆分单个字符，用数据帧中的列对其进行match，得到相应的mass并对值进行sum。我们可以将结果放入数据帧中。

peptide <- c("AA", "AC", "AD" )
mass <- sapply(strsplit(vec, ''), function(x) sum(df$mass[match(x, df$symbol)]))
result <- data.frame(peptide, mass)
result

#  peptide     mass
#1      AA 142.0742
#2      AC 174.0463
#3      AD 186.0641

Answer 2

你可以尝试一下tidyverse

library(tidyverse);
symbol <- c("AA", "AC", "AD" )
df <- read.table(text = "symbol      mass
1       A  71.03711
2       D 115.02694
3       C 103.00919")


tibble(symbol) %>% 
   rownames_to_column() %>% 
   separate_rows(symbol, sep="") %>% 
   inner_join(df) %>% 
   group_by(rowname) %>% 
   summarise(symbol = paste(symbol, collapse = ""),
             mass = sum(mass))
# A tibble: 3 x 3
  rowname symbol  mass
  <chr>   <chr>  <dbl>
1 1       AA      142.
2 2       AC      174.
3 3       AD      186.

在tidyverse中使用包含的purrr的map和reduce函数，您可以尝试一下

colSums(map(df$symbol,  ~str_count(symbol, .)) %>% reduce(rbind)*df$mass)
[1] 142.0742 174.0463 186.0641