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我有一个数据框如下:
chr leftPos TBGGT 12_try 324Gtt AMN2
1 24352 34 43 19 43
1 53534 2 1 -1 -9
2 34 -15 7 -9 -18
3 3443 -100 -4 4 -9
3 3445 -100 -1 6 -1
3 3667 5 -5 9 5
3 7882 -8 -9 1 3
ZScore1 TBGGT 12_try 324Gtt AMN2
nrow 4 6 4 4
library(data.table)#v1.9.5
f1 <- function(df, ZCol){
#A) Determine the UL and LL and then generate the Zoutliers
UL = median(ZCol, na.rm = TRUE) + alpha*IQR(ZCol, na.rm = TRUE)
LL = median(ZCol, na.rm = TRUE) - alpha*IQR(ZCol, na.rm = TRUE)
Zoutliers <- which(ZCol > UL | ZCol < LL)
#B) Exclude Zoutliers per chr if same direction as previous or subsequent row
na.omit(as.data.table(df)[, {tmp = sign(eval(as.name(ZCol)))
.SD[tmp==shift(tmp) | tmp==shift(tmp, type='lead')]},
by=chr])[, list(.N)]}
nm1 <- paste0(names(df)
setnames(do.call(cbind,lapply(nm1, function(x) f1(df, x))), nm1)[]
最佳答案
你可以试试这个功能吗?我不确定是什么 alpha
是,所以我无法重现预期的输出并将其作为变量包含在函数中。
# read your data per copy&paste
d <- read.table("clipboard",header = T)
# or as in Frank comment mentioned solution via fread
d <- data.table::fread("chr leftPos TBGGT 12_try 324Gtt AMN2
1 24352 34 43 19 43
1 53534 2 1 -1 -9
2 34 -15 7 -9 -18
3 3443 -100 -4 4 -9
3 3445 -100 -1 6 -1
3 3667 5 -5 9 5
3 7882 -8 -9 1 3")
# set up the function
foo <- function(x, alpha, chr){
# your code for task a) and b)
UL = median(x, na.rm = TRUE) + alpha*IQR(x, na.rm = TRUE)
LL = median(x, na.rm = TRUE) - alpha*IQR(x, na.rm = TRUE)
Zoutliers <- which(x > UL | x < LL)
# part (c
# factor which specifies the direction. 0 values are set as positives
pos_neg <- ifelse(x[Zoutliers] >= 0, "positive", "negative")
# count the occurrence per chromosome and direction.
aggregate(x[Zoutliers], list(chr[Zoutliers], pos_neg), length)
}
# apply over the columns and get a list of dataframes with number of outliers per chr and direction.
apply(d[,3:ncol(d)], 2, foo, 0.95, d$chr)
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