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我有一个大表,格式如下:
Data <- data.frame("Chrom" = c("chr1", "chr1", "chr1", "chr4", "chr4", "chr6"), "Site" = c(100, 200, 400, 140, 300, 400), "Heart" = c(20, 100, 0, 35, 92, 100), "Brain" = c(30, 40, 55, 100, 0, 100), "Liver" = c(100, 55, 20, 90, 0, 0), "Lungs" = c(100, 0, 80, 40, 30, 0))
> Data
Chrom Site Heart Brain Liver Lungs
1 chr1 100 20 30 100 100
2 chr1 200 100 40 55 0
3 chr1 400 0 55 20 80
4 chr4 140 35 100 90 40
5 chr4 300 92 0 0 30
6 chr6 400 100 100 0 0
最佳答案
展示 data.table 的力量:
设置
library(data.table)
Data <- data.frame("Chrom" = c("chr1", "chr1", "chr1", "chr4", "chr4", "chr6"), "Site" = c(100, 200, 400, 140, 300, 400), "Heart" = c(20, 100, 0, 35, 92, 100), "Brain" = c(30, 40, 55, 100, 0, 100), "Liver" = c(100, 55, 20, 90, 0, 0), "Lungs" = c(100, 0, 80, 40, 30, 0))
DT <- data.table(Data)
isintermediate <- function(x){
return(x >=15 & x <= 85)
}
DI <- DT[ , list(Chrom, Site,
Heart = isintermediate(Heart),
Brain = isintermediate(Brain),
Liver = isintermediate(Liver),
Lungs = isintermediate(Lungs))]
DI
看起来像:
> DI
Chrom Site Heart Brain Liver Lungs
1: chr1 100 TRUE TRUE FALSE FALSE
2: chr1 200 FALSE TRUE TRUE FALSE
3: chr1 400 FALSE TRUE TRUE TRUE
4: chr4 140 TRUE FALSE FALSE TRUE
5: chr4 300 FALSE FALSE FALSE TRUE
6: chr6 400 FALSE FALSE FALSE FALSE
TRUE
或
FALSE
如果一个值是否为中间值。 (这可能是比创建函数更快的方法,但我发现这种方法易于遵循)。
# NoI is Number Intermediate
> DI[, list(NoI = Heart + Brain + Liver + Lungs), by = c("Chrom","Site")]
Chrom Site NoI
1: chr1 100 2
2: chr1 200 2
3: chr1 400 3
4: chr4 140 2
5: chr4 300 1
6: chr6 400 0
library(reshape2)
DA <- melt(DI, id.vars = c("Chrom","Site"))[value == TRUE]
> DA
Chrom Site variable value
1: chr1 100 Heart TRUE
2: chr4 140 Heart TRUE
3: chr1 100 Brain TRUE
4: chr1 200 Brain TRUE
5: chr1 400 Brain TRUE
6: chr1 200 Liver TRUE
7: chr1 400 Liver TRUE
8: chr1 400 Lungs TRUE
9: chr4 140 Lungs TRUE
10: chr4 300 Lungs TRUE
[value == TRUE]
线
.N
和
by=
这样做,然后合并回我们的初始表:
DA <- merge(DA,DA[, list(IAcc = .N), by = c("Chrom","Site")], by = c("Chrom","Site"))
> DA
Chrom Site variable value IAcc
1: chr1 100 Heart TRUE 2
2: chr1 100 Brain TRUE 2
3: chr1 200 Brain TRUE 2
4: chr1 200 Liver TRUE 2
5: chr1 400 Brain TRUE 3
6: chr1 400 Liver TRUE 3
7: chr1 400 Lungs TRUE 3
8: chr4 140 Heart TRUE 2
9: chr4 140 Lungs TRUE 2
10: chr4 300 Lungs TRUE 1
table
获得这些计数。功能:
Output <- data.table(table(DA[,list(variable,IAcc)]))
> Output
variable IAcc N
1: Heart 1 0
2: Brain 1 0
3: Liver 1 0
4: Lungs 1 1
5: Heart 2 2
6: Brain 2 2
7: Liver 2 1
8: Lungs 2 1
9: Heart 3 0
10: Brain 3 1
11: Liver 3 1
12: Lungs 3 1
IAcc
是在同一 Chrom 和 Site 处也具有中间值的器官(包括自身)的数量,N 是被看到的次数。
library(ggplot2)
ggplot(Output, aes(x = variable, y = N, fill = IAcc)) + geom_bar(stat = "identity")
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