Реорганизовать и сопоставить наборы данных по столбцам в R

Question

это мой первый пост, поэтому прошу прощения за любые ошибки.

У меня есть два набора данных, которые я хочу объединить по имени образца, проблема в том, что вторые наборы данных имеют дополнительную маркировку в имени образца и не в том же порядке, что и первый набор данных.

Clinical                                                                  
Patient, Cell Count                                                            
BB-01-D1    7
BB-02-D1    4
BB-04-D30   2

Flow                                                                      
Patient,          Cell Count                                                     
 2-5-19_BB-01-D1     7 
 3-15-19_BB-04-D30   2
 2-6-19_BB-02-D1     4

Мне интересно, есть ли способ объединить и сопоставить, если столбец «Пациент» содержит частично одно и то же имя, или есть ли способ избавиться от лишней маркировки во всех строках столбца «Пациент»? так что я могу просто изменить порядок.

Заранее спасибо.

Answer 1

Вот возможность:

library(tidyverse)
df1<-read.table(text="Patient Cell Count                                                            
BB-01-D1    7
                BB-02-D1    4
                BB-04-D30   2",header=T,fill=T)
df1<-df1[,-ncol(df1)]
df2<-read.table(text="Patient,          Cell Count                                                     
 2-5-19_BB-01-D1     7 
                3-15-19_BB-04-D30   2
                2-6-19_BB-02-D1     4",header=T,fill=T)
df2<-df2[,-ncol(df2)]
df2<-df2 %>% 
  mutate(Patient.=str_remove_all(df2$Patient.,".*(?<=_)"))

Тогда продолжайте, как пожелаете

cbind(df1,df2) #Cell Count labels lost due to reading errors. Will work on 
                                    #my data import
     Patient Cell  Patient. Cell
1  BB-01-D1    7   BB-01-D1    7
2  BB-02-D1    4   BB-04-D30    2
3 BB-04-D30    2   BB-02-D1    4

OR

df1<-df1 %>% 
  mutate(Patient=as.factor(Patient))
df2<-df2 %>% 
  rename(Patient=Patient.) %>% 
  mutate(Patient=as.factor(Patient))
merged<-df1 %>% 
  left_join(df2,"Patient") 
names(merged)<-c("Patient","Clinical","Flow")

Результат:

 Patient      Clinical Flow
1  BB-01-D1        7    7
2  BB-02-D1        4    4
3 BB-04-D30        2    2