merge.data.frame

merge.data.frame 是 R 语言中的一个函数，用于将两个或多个数据框根据指定的列合并成一个新的数据框。这个函数可以根据指定的列将两个数据框按照不同的方式合并，包括 inner join、left join、right join 和 full join 等。在合并的过程中，如果指定的列名不一致，可以使用 by.x 和 by.y 参数分别指定左侧和右侧数据框中用于合并的列名。

相关问题

AA_percentage = getAApercentage(sequences = hit_sequences) Error in fix.by(by.y, y) : 'by'必需指定唯一有效的列 5. stop(ngettext(sum(bad), "'by' must specify a uniquely valid column", "'by' must specify uniquely valid columns"), domain = NA) 4. fix.by(by.y, y) 3. merge.data.frame(AA, AAperc, by.x = "AA", by.y = "Varl", all = T) 2. merge(AA, AAperc, by.x = "AA", by.y = "Varl", all = T) 1. getAApercentage(sequences = hit_sequences)

这个错误提示是因为在调用 `merge()` 函数时，参数 `by.y` 没有指定正确的列名。根据提示信息，看起来是 `Varl` 这个列名无法唯一确定，导致了错误。

你可以检查一下 `AAperc` 数据框中的列名，确认要使用哪个列来进行合并。如果这个列名不是 `Varl`，那么你需要将 `by.y` 参数修改为正确的列名。例如，如果 `AAperc` 中要合并的列名是 `AA_percentage`，那么修改代码如下：

AA_percentage = getAApercentage(sequences = hit_sequences)
AAperc = data.frame(AA = unique(AA_percentage$AA), AA_percentage = tapply(AA_percentage$Count, AA_percentage$AA, function(x) sum(x)/length(hit_sequences)*100))
AA = data.frame(AA = unique(hit_sequences$AA), Count = tapply(hit_sequences$Count, hit_sequences$AA, sum))
merged = merge(AA, AAperc, by.x = "AA", by.y = "AA_percentage", all = TRUE)

这样应该就可以正常合并数据框了。

R语言如何使用data.frame

在R语言中，`data.frame`是一种常用的数据结构，用于存储表格形式的数据，类似于Excel中的数据表。`data.frame`中的每一列可以是不同类型的数据，例如字符型、数值型、逻辑型等。

要创建一个`data.frame`对象，可以使用`data.frame()`函数，该函数的基本语法如下：

data.frame(..., check.names = TRUE)

其中，`...`代表若干个向量或变量，每个向量或变量代表`data.frame`的一列。例如，以下代码创建了一个包含3列的`data.frame`：

df <- data.frame(id=c(1,2,3), name=c("Tom","Jerry","Mike"), age=c(25,30,28))
df

输出结果为：

  id  name age
1  1   Tom  25
2  2 Jerry  30
3  3  Mike  28

其中，`id`、`name`和`age`分别是`data.frame`的三个列名，它们的数据类型分别为数值型、字符型和数值型。

可以使用`$`符号或`[[]]`符号来提取`data.frame`中的某一列，例如：

df$name
df[["name"]]

以上两种方式都可以提取`name`列，输出结果为：

[1] "Tom"   "Jerry" "Mike" 

还可以使用`[行索引,列索引]`的方式来提取`data.frame`中的某个元素，例如：

df[1,2] # 提取第1行第2列的元素

输出结果为：

[1] "Tom"

此外，在`data.frame`中还可以使用各种函数进行数据操作和分析，例如`subset()`函数、`merge()`函数、`aggregate()`函数等。