如何合并R数据框（df）指定行并对对应矩阵数值求和

方法1：基础R实现（推荐大型矩阵用，效率更高） #

直接使用rowsum()函数，专门针对按分组对行求和的场景，运算速度远高于普通分组操作，适合大型ASV矩阵：

# 1. 构造示例数据
example.matrix <- structure(list(ASV1 = c(8L, 0L, 3L, 6L, 1L), ASV2 = c(1L, 4L, 
9L, 3L, 2L), ASV3 = c(1L, 0L, 0L, 1L, 1L), ASV4 = c(0L, 0L, 2L, 
3L, 0L), ASV5 = c(0L, 7L, 1L, 4L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c("sample-1", 
"sample-2", "sample-3", "sample-4", "sample-5"))

# 2. 定义行的分组规则，顺序和原数据行顺序一致
# 样本量较大时也可以用行名匹配：group = ifelse(rownames(example.matrix) %in% c("sample-1","sample-2","sample-3"), "group1", "group2")
group <- c("group1", "group1", "group1", "group2", "group2")

# 3. 按分组求和
result <- rowsum(example.matrix, group = group)

输出结果：

ASV1 ASV2 ASV3 ASV4 ASV5
group1   11   14    1    2    8
group2    7    5    2    3    4

完全符合预期计算结果。

方法2：tidyverse语法实现 #

如果习惯dplyr管道操作可以用这个方法：

library(dplyr)
library(tibble)

result <- example.matrix %>%
  rownames_to_column("sample") %>% # 把行名转成普通列
  mutate(group = case_when(
    sample %in% c("sample-1","sample-2","sample-3") ~ "group1",
    sample %in% c("sample-4","sample-5") ~ "group2"
  )) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(across(starts_with("ASV"), sum)) %>% # 对所有ASV列求和
  column_to_rownames("group") # 把分组名转回行名

输出结果和方法1完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geomicro