Просто соедините векторы (например, с помощью c
) и используйте tapply
:
v3 <- c(v1, v2)
tapply(v3, names(v3), sum)
# a b c d e
# 1 2 6 9 4
Или, для удовольствия (поскольку вы просто делаете sum
), продолжая «v3»:
xtabs(v3 ~ names(v3))
# names(v3)
# a b c d e
# 1 2 6 9 4
Я полагаю, что с «data.table» вы также можете сделать что-то вроде:
library(data.table)
as.data.table(Reduce(c, mget(ls(pattern = "v\\d"))),
keep.rownames = TRUE)[, list(V2 = sum(V2)), by = V1]
# V1 V2
# 1: a 1
# 2: b 2
# 3: c 6
# 4: d 9
# 5: e 4
(я разделил последнее не так много для «data.table», но чтобы показать автоматизированный способ захвата интересующих векторов.)
К вашему сведению (если вы хотите знать основную причину вашей проблемы) цель table
имеет недопустимую разметку:
<table class ="tab" cellpadding= "5" ... STYLE="border-spacing: 0px;border-style: line ;
<tr bgcolor="#DAD5BF"></tr>
Обратите внимание, что начальный тег не закрыт: <table ...
(должно быть [ 113]), а также предком является <div>
, а закрывающий тег - </p>
. Поэтому BeautifulSoup не распознает это как table
и, следовательно, он не возвращается soup.find_all('table')
table
не выглядит «сломанным»: закрытие </div>
добавляется к предку div
, в то время как тег p
превращается в пустой узел <p></p>
Не уверен, почему он не отображается.
Так как это тоже стол, я просто пошел вперед и использовал Панд для .read_html
import pandas as pd
url = 'https://webs.iiitd.edu.in/raghava/antitbpdb/display.php?details=antitb_1001'
tables = pd.read_html(url)
table = tables[-1]
Вывод:
print (table)
0 1
0 Primary information NaN
1 ID antitb_1001
2 Peptide Name Polydim-I
3 Sequence AVAGEKLWLLPHLLKMLLTPTP
4 N-terminal Modification Free
5 C-terminal Modification Free
6 Chemical Modification None
7 Linear/ Cyclic Linear
8 Length 22
9 Chirality L
10 Nature Amphipathic
11 Source Natural
12 Origin Isolated from the venom of the Neotropical was...
13 Species Mycobacterium abscessus subsp. massiliense
14 Strain Mycobacterium abscessus subsp. massiliense iso...
15 Inhibition Concentartion MIC = 60.8 μg/mL
16 In vitro/In vivo Both
17 Cell Line Peritoneal macrophages, J774 macrophages cells...
18 Inhibition Concentartion Treatment of infected macrophages with 7.6 μg...
19 Cytotoxicity Non-cytotoxic, 10% cytotoxicity on J774 cells ...
20 In vivo Model 6 to 8 weeks old BALB/c and IFN-γKO (Knockout...
21 Lethal Dose 2 mg/kg/mLW shows 90% reduction in bacterial load
22 Immune Response NaN
23 Mechanism of Action Cell wall disruption
24 Target Cell wall
25 Combination Therapy None
26 Other Activities NaN
27 Pubmed ID 26930596
28 Year of Publication 2016
29 3-D Structure View in Jmol or Download Structure