子集行基于特定阈值-Java 学习之路

我希望根据阈值获得数据框的列观察的子集 . 我会用更多细节向你解释这个问题 .

我有一个数据框架，其中35名患者的甲基化水平被肺腺癌感染 . 这是我数据的一个子集：

> df.met[1:5,1:5]
                A2BP1       A2M     A2ML1     A4GALT       AAAS
paciente6  0.36184475 0.4555788 0.6422624 0.08051388 0.15013343
paciente7  0.47566878 0.7329827 0.4938048 0.45487573 0.10827520
paciente8  0.17455497 0.7528387 0.5686839 0.37018038 0.12423923
paciente9  0.04830471 0.5166676 0.8878207 0.08881092 0.11779075
paciente10 0.16757806 0.7896194 0.5408747 0.35315243 0.09234602

现在，我需要为初始数据帧的所有列获取另一个对象（具有相同数量的列，但行数较少，每列不同）和大于0.1的值的子集 .

我的目的是获得这样一个对象（我不知道是否可能......）：

A2BP1       A2M     A2ML1     A4GALT       AAAS
paciente6  0.36184475 0.4555788 0.6422624            0.15013343
paciente7  0.47566878 0.7329827 0.4938048 0.45487573 0.10827520
paciente8  0.17455497 0.7528387 0.5686839 0.37018038 0.12423923
paciente9             0.5166676 0.8878207            0.11779075
paciente10 0.16757806 0.7896194 0.5408747 0.35315243

换句话说，我想避免使用我的数据帧，小于0.1的值 .

非常感谢！

2 回答

你可能需要

df.met[!rowSums(df.met <= 0.1),,drop=FALSE]
#           A2BP1       A2M     A2ML1    A4GALT      AAAS
#paciente7 0.4756688 0.7329827 0.4938048 0.4548757 0.1082752
#paciente8 0.1745550 0.7528387 0.5686839 0.3701804 0.1242392

更新

基于编辑

is.na(df.met) <- df.met <= 0.1
df.met
#              A2BP1       A2M     A2ML1    A4GALT      AAAS
#paciente6  0.3618447 0.4555788 0.6422624        NA 0.1501334
#paciente7  0.4756688 0.7329827 0.4938048 0.4548757 0.1082752
#paciente8  0.1745550 0.7528387 0.5686839 0.3701804 0.1242392
#paciente9         NA 0.5166676 0.8878207        NA 0.1177907
#paciente10 0.1675781 0.7896194 0.5408747 0.3531524        NA

使用 data.table

library(data.table)#v1.9.5+
setDT(df.met, keep.rownames=TRUE)[]

for(j in 2:ncol(df.met)){
   set(df.met, i=which(df.met[[j]] <=0.1), j=j, value=NA)
 }

 df.met
 #          rn     A2BP1       A2M     A2ML1    A4GALT      AAAS
 #1:  paciente6 0.3618447 0.4555788 0.6422624        NA 0.1501334
 #2:  paciente7 0.4756688 0.7329827 0.4938048 0.4548757 0.1082752
 #3:  paciente8 0.1745550 0.7528387 0.5686839 0.3701804 0.1242392
 #4:  paciente9        NA 0.5166676 0.8878207        NA 0.1177907
 #5: paciente10 0.1675781 0.7896194 0.5408747 0.3531524        NA

数据

df.met <- structure(list(A2BP1 = c(0.36184475, 0.47566878, 0.17455497, 
0.04830471, 0.16757806), A2M = c(0.4555788, 0.7329827, 0.7528387, 
0.5166676, 0.7896194), A2ML1 = c(0.6422624, 0.4938048, 0.5686839, 
0.8878207, 0.5408747), A4GALT = c(0.08051388, 0.45487573, 0.37018038, 
0.08881092, 0.35315243), AAAS = c(0.15013343, 0.1082752, 0.12423923, 
0.11779075, 0.09234602)), .Names = c("A2BP1", "A2M", "A2ML1", 
"A4GALT", "AAAS"), class = "data.frame", row.names = c("paciente6", 
"paciente7", "paciente8", "paciente9", "paciente10"))

回复于 2024-04-29T15:30:03+08:00

要匹配您想要的输出（值<= 0.1替换为空字段），您可以执行以下操作：

library(dplyr)
df.met %>% 
  add_rownames("pacientes") %>%
  mutate_each(funs(replace(., . <= 0.1, "")))

这使：

# Source: local data frame [5 x 6]
#
#    pacientes      A2BP1       A2M     A2ML1     A4GALT       AAAS
# 1  paciente6 0.36184475 0.4555788 0.6422624            0.15013343
# 2  paciente7 0.47566878 0.7329827 0.4938048 0.45487573  0.1082752
# 3  paciente8 0.17455497 0.7528387 0.5686839 0.37018038 0.12423923
# 4  paciente9            0.5166676 0.8878207            0.11779075
# 5 paciente10 0.16757806 0.7896194 0.5408747 0.35315243

Note: 这会将所有列转换为字符 . 你应该这样做：

df.met %>% 
  add_rownames("pacientes") %>%
  mutate_each(funs(replace(., . <= 0.1, NA)))

这将保留您的初始数据结构（所有列都是数字）

回复于 2024-04-29T15:30:03+08:00

子集行基于特定阈值

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