match函数的基本用法
创建两个向量
MMMM <- c(1,2,3,5,7,20)
NNNN <- c(3,8)
返回值分为两种，一种匹配上的，返回的是被匹配的那个向量对应的位置；另一种是NA值，没有匹配上使用NA值填充
＃match (A,B) 其中把A里的元素逐个匹配B中所有元素，如能匹配上，就返回匹配上的元素在B向量的位置；所以返回值长度和A相等
match(MMMM,NNNN)
＃[1] NA NA 1 NA NA NA
#把1和B向量进行匹配，没有-NA；
#把2和B向量匹配，没有-NA；
#把3和B向量进行匹配，是B向量的第一个元素，所以返回值是1，其余同样比较
返回值的向量长度和A相同
match(NNNN,MMMM)
#[1] 3 NA
#返回的长度和NNNN相同
这个认识重要
如果我们得到了一个表达矩阵，只有ENSEMBLE， 但是做富集分析需要ENTREZID号，怎么进行匹配
第一步-获得包里对应的两个不同ID的转换
options(connectionObserver = NULL)
library(org.Mm.eg.db)
library(clusterProfiler)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(stringr)
library(enrichplot)
id2ENTREZID <- bitr(rownames(VOOM_DESEQ_final_DEG),fromType = "ENSEMBL", toType = "ENTREZID", OrgDb = org.Mm.eg.db)
#获得这个对应的数据框，并且行名和原来数据框的行名是一样的
id2ENTREZID
第二步-制作一个向量和原来数据框行数相同的向量
ENTREZID <- rep("NA",time = nrow(dat))
#方便操作
dat
第三步-将ENTREZID匹配到原来的数据框
ENTREZID[match(id2ENTREZID[,1],rownames(dat))] <- id2ENTREZID[,2]
#首先是洗白原来的NA值，将id2ENTREZID这个的第一列-ENSEMBLE与原来的数据dat的行名也为ENSEMBLE进行匹配
#返回值是能够匹配到dat行名的位置，把这个位置信息赋予给id2ENTREZID[,2]
把能匹配到的位置都给显示出来
最后一步-合并信息
dat <- cbind(rownames(dat),ENTREZID,dat)
合并后的数据
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