如何匹配两个矩阵公共行名，替换矩阵1的target_id为对应基因名

方法1：直接操作矩阵行名（高效简洁） #

先模拟你的输入数据（实际使用时替换为你的读入代码，比如read.table/read.csv）：

# 模拟矩阵1
mat1 <- matrix(c(-13.8155106, 0.5522234, 0.2745596, 0.260108646, -13.815511,
                 -13.8155106, -13.8155106, -13.8155106, -13.815510558, 5.466629,
                 0.6350789, 0.1733741, 0.1357635, 0.437655396, -13.815511),
               nrow = 3, byrow = TRUE,
               dimnames = list(c("ENSMUST00000221393.2", "ENSMUST00000059802.7", "ENSMUST00000185334.7"),
                               c("KO_1D_7dpi", "KO_2D_7dpi", "KO_3D_7dpi", "KO_4D_7dpi", "WT_1D_7dpi")))

# 模拟矩阵2
mat2 <- data.frame(external_gene_name = c("gene1", "gene2", "gene3"),
                   row.names = c("ENSMUST00000221393.2", "ENSMUST00000059802.7", "ENSMUST00000185334.7"))

利用行名的对应关系直接替换：

# 按mat1的行名顺序提取mat2中的基因名，替换mat1的行名
rownames(mat1) <- mat2[rownames(mat1), "external_gene_name"]

执行后mat1就是你想要的结果。

方法2：用tidyverse框架处理（适合熟悉dplyr的用户） #

如果习惯用数据框操作，先将矩阵转为带行名列的数据框，合并后再重置行名：

library(dplyr)
library(tibble)

mat1_processed <- mat1 %>%
  # 将矩阵转为保留行名的tibble
  as_tibble(rownames = "target_id") %>%
  # 把mat2的行名转为target_id列，再合并
  left_join(mat2 %>% rownames_to_column("target_id"), by = "target_id") %>%
  # 将external_gene_name设为新行名
  column_to_rownames("external_gene_name") %>%
  # 移除多余的target_id列
  select(-target_id)

为什么你之前的left_join/lapply没成功？ #

大概率是因为没有把矩阵的行名转为可用于匹配的列，或者合并后没有将基因名重新设置为行名。上述两种方法都解决了这个问题：方法1直接利用行名匹配，方法2先将行名转为列完成合并，再重置行名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ivan