Как слить информацию о двух матрицах, где одна является вспомогательной матрицей другой, но имеет различную информацию

Question

Как объединить информацию двух матриц, где одна является вспомогательной матрицей другой, но с разной информацией.

У меня есть две матрицы (1223x1223) и (7096x7096). Бот этих матриц держится на расстоянии от 0 до 1 баллов лекарств от наркотиков. Таким образом, большая матрица сохраняет химическое структурное сходство лекарств, а меньшее - другое.

Я хочу знать, как объединить эти два в одну матрицу (слияние данных), чтобы получить информацию обеих матриц. Итак, если препарат 1 и лекарство 2 имеют баллы 0,5 и 0,7 в двух матрицах, то какой лучший способ сплавить данные, чтобы я не потерял информацию.

Это пример моих данных:

Data1 
      DB00006 DB00014 DB00035 DB00050 DB00091 DB00093 DB00104 DB00115 
DB00006 1.0000000 0.8139535 0.8205128 0.7976190 0.6075949 0.6835443 0.6547619 0.6666667 
DB00014 0.8139535 1.0000000 0.7500000 0.8111111 0.5617978 0.6292135 0.6966292 0.7200000 
DB00035 0.8205128 0.7500000 1.0000000 0.7325581 0.5243902 0.8450704 0.7564103 0.6122449 
DB00050 0.7976190 0.8111111 0.7325581 1.0000000 0.5764706 0.6091954 0.6976744 0.6700000 
DB00091 0.6075949 0.5617978 0.5243902 0.5764706 1.0000000 0.4871795 0.5250000 0.5543478 
DB00093 0.6835443 0.6292135 0.8450704 0.6091954 0.4871795 1.0000000 0.8028169 0.5360825 
DB00104 0.6547619 0.6966292 0.7564103 0.6976744 0.5250000 0.8028169 1.0000000 0.5816327 

Data2 
      DB07768 DB07886 DB07702 DB07465 DB08567 DB07129 DB08298 
DB00014 0.260115607 0.19402985 0.22112211 0.11636364 0.26256983 0.18936877 0.29700855 
DB00035 0.176344086 0.19935691 0.19545455 0.15606936 0.21489362 0.19523810 0.23456790 
DB00050 0.037470726 0.05490196 0.05298013 0.09090909 0.03318584 0.05755396 0.03664921 
DB00091 0.211974110 0.21052632 0.14814815 0.11666667 0.28192372 0.15856777 0.32452830 
DB00104 0.200686106 0.20642202 0.15877437 0.12420382 0.26795096 0.19174041 0.31653226 
DB00122 0.002469136 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 

---

данных

Data1 <- 
structure(c(1, 0.813953488, 0.820512821, 0.797619048, 0.607594937, 
0.683544304, 0.654761905, 0.813953488, 1, 0.75, 0.811111111, 
0.561797753, 0.629213483, 0.696629213, 0.820512821, 0.75, 1, 
0.73255814, 0.524390244, 0.845070423, 0.756410256, 0.797619048, 
0.811111111, 0.73255814, 1, 0.576470588, 0.609195402, 0.697674419, 
0.607594937, 0.561797753, 0.524390244, 0.576470588, 1, 0.487179487, 
0.525, 0.683544304, 0.629213483, 0.845070423, 0.609195402, 0.487179487, 
1, 0.802816901, 0.654761905, 0.696629213, 0.756410256, 0.697674419, 
0.525, 0.802816901, 1, 0.666666667, 0.72, 0.612244898, 0.67, 
0.554347826, 0.536082474, 0.581632653), .Dim = 7:8, .Dimnames = list(
    c("DB00006", "DB00014", "DB00035", "DB00050", "DB00091", 
    "DB00093", "DB00104"), c("DB00006", "DB00014", "DB00035", 
    "DB00050", "DB00091", "DB00093", "DB00104", "DB00115"))) 

Data2 <- 
structure(c(0.260115607, 0.176344086, 0.037470726, 0.21197411, 
0.200686106, 0.002469136, 0.194029851, 0.199356913, 0.054901961, 
0.210526316, 0.206422018, 0, 0.221122112, 0.195454545, 0.052980132, 
0.148148148, 0.158774373, 0, 0.116363636, 0.156069364, 0.090909091, 
0.116666667, 0.124203822, 0, 0.262569832, 0.214893617, 0.033185841, 
0.281923715, 0.267950963, 0, 0.189368771, 0.195238095, 0.057553957, 
0.158567775, 0.191740413, 0, 0.297008547, 0.234567901, 0.036649215, 
0.324528302, 0.316532258, 0), .Dim = 6:7, .Dimnames = list(c("DB00014", 
"DB00035", "DB00050", "DB00091", "DB00104", "DB00122"), c("DB07768", 
"DB07886", "DB07702", "DB07465", "DB08567", "DB07129", "DB08298" 
))) 

Answer 1

Использование базового R (по существу Reshape трюк):

#convert to sparse format 
DF_1 <- data.frame(cbind(which(!is.na(Data1), arr.ind = T), val_1 = Data1[!is.na(Data1)])) 
DF_2 <- data.frame(cbind(which(!is.na(Data2), arr.ind = T), val_2 = Data1[!is.na(Data2)])) 

#add row and column names 
DF_1[, "row"] <- row.names(Data1)[DF_1[, "row"]] 
DF_1[, "col"] <- colnames(Data1)[DF_1[, "col"]] 

DF_2[, "row"] <- row.names(Data2)[DF_2[, "row"]] 
DF_2[, "col"] <- colnames(Data2)[DF_2[, "col"]] 

#merge without losing information from either matrix 
merge(DF_1, DF_2, by = c("row","col"), all.x = T, all.y = T) 

      row  col  val_1  val_2 
1 DB00006 DB00006 1.0000000  NA 
2 DB00006 DB00014 0.8139535  NA 
3 DB00006 DB00035 0.8205128  NA 
4 DB00006 DB00050 0.7976190  NA 
5 DB00006 DB00091 0.6075949  NA 
... 
93 DB00122 DB07465  NA 0.7325581 
94 DB00122 DB07702  NA 0.7325581 
95 DB00122 DB07768  NA 0.6835443 
96 DB00122 DB07886  NA 0.5617978 
97 DB00122 DB08298  NA 0.8028169 
98 DB00122 DB08567  NA 0.5617978 

Не е, что если обе ваши матрицы симметричны, вы можете быть гораздо более умелые:

DF_1 <- data.frame(cbind(which(lower.tri(Data1), arr.ind = T), val_1 = Data1[lower.tri(Data1)])) 
DF_2 <- data.frame(cbind(which(lower.tri(Data2), arr.ind = T), val_2 = Data1[lower.tri(Data2)])) 

в качестве первой линии