r - 根据特定阈值对行进行子集化

Question

我想根据阈值获取数据框的列观察值的子集。我将更详细地向您解释这个问题。

我有一个数据框，其中包含 35 名肺腺癌患者的甲基化水平。这是我的数据的子集:

> 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，我需要获取另一个对象(具有相同的列数，但行数较少，并且每列都不同)，并且初始数据帧的所有列的值的子集大于 0.1。

我的目的是获得一个像这样的对象(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，我想避免我的数据框，值小于 0.1。

非常感谢!

Answer 1

您可能需要

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"))