我不久前问过这个问题(基于一列重新编码数据帧),答案非常有效。然而,现在我几乎想反其道而行之。也就是说,我的 (700k * 2000) 为 0/1/2 或 NA。在一个单独的数据帧中,我有两列(引用和 Obs)。0 对应于 Ref 的两个实例,1 是 Ref 的一个实例和一个 Obs 实例,2 是两个 Obs。为澄清起见,数据片段:
Genotype File ---
Ref Obs
A G
T C
G C
Ref <- c("A", "T", "G")
Obs <- c("G", "C", "C")
Current Data---
Sample.1 Sample.2 .... Sample.2000
0 1 2
0 0 0
0 NA 1
mat <- matrix(nrow=3, ncol=3)
mat[,1] <- c(0,0,0)
mat[,2] <- c(1,0,NA)
mat[,3] <- c(2,0,1)
Desired Data format---
Sample.1 Sample.1 Sample.2 Sample.2 Sample.2000 Sample.2000
A A A G G G
T T T T T T
G G 0 0 G C
我认为这是对的。所需的数据格式对每个样本有两列(空格分隔)。这种格式的 0(生物信息学家的 plink ped 文件)缺少数据。
主要假设:您的数据在 3 个元素帧中,即您想将映射应用于前 3 行,然后是接下来的 3 行,依此类推,我认为考虑到 DNA 帧,这是有意义的。 如果你想要一个滚动的 3 元素窗口,这将不起作用(但可以修改代码以使其工作)。 这将适用于任意数量的列和任意数量的 3 行组:
# Make up a matrix with your properties (4 cols, 6 rows)
col <- 4L
frame <- 3L
mat <- matrix(sample(c(0:2, NA_integer_), 2 * frame * col, replace=T), ncol=col)
# Mapping data
Ref <- c("A", "T", "G")
Obs <- c("G", "C", "C")
map.base <- cbind(Ref, Obs)
num.to.let <- matrix(c(1, 1, 1, 2, 2, 2), byrow=T, ncol=2) # how many from each of ref obs
# Function to map 0,1,2,NA to Ref/Obs
re_map <- function(mat.small) { # 3 row matrices, with col columns
t(
mapply( # iterate through each row in matrix
function(vals, map, num.to.let) {
vals.2 <- unlist(lapply(vals, function(x) map[num.to.let[x + 1L, ]]))
ifelse(is.na(vals.2), 0, vals.2)
},
vals=split(mat.small, row(mat.small)), # a row
map=split(map.base, row(map.base)), # the mapping for that row
MoreArgs=list(num.to.let=num.to.let) # general conversion of number to Obs/Ref
) )
}
# Split input data frame into 3 row matrices (assumes frame size 3),
# and apply mapping function to each group
mat.split <- split.data.frame(mat, sort(rep(1:(nrow(mat) / frame), frame)))
mat.res <- do.call(rbind, lapply(mat.split, re_map))
colnames(mat.res) <- paste0("Sample.", rep(1:ncol(mat), each=2))
print(mat.res, quote=FALSE)
# Sample.1 Sample.1 Sample.2 Sample.2 Sample.3 Sample.3 Sample.4 Sample.4
# 1 G G A G G G G G
# 2 C C 0 0 T C T C
# 3 0 0 G C G G G G
# 1 A A A A A G A A
# 2 C C C C T C C C
# 3 C C G G 0 0 0 0
不确定,但这可能是你需要的:
第一个相同的简单数据
geno <- data.frame(Ref = c("A", "T", "G"), Obs = c("G", "C", "C"))
data <- data.frame(s1 = c(0,0,0),s2 = c(1, 0, NA))
然后是几个函数:
f <- function(i , x, geno){
x <- x[i]
if(!is.na(x)){
if (x == 0) {y <- geno[i , c(1,1)]}
if (x == 1) {y <- geno[i, c(1,2)]}
if (x == 2) {y <- geno[i, c(2,2)]}
}
else y <- c(0,0)
names(y) <- c("s1", "s2")
y
}
g <- function(x, geno){
Reduce(rbind, lapply(1:length(x), FUN = f , x = x, geno = geno))
}
定义 f() 的方式可能不是最优雅的,但它可以完成工作
然后简单地以 lapply 的方式将其作为 doble for 循环运行
as.data.frame(Reduce(cbind, lapply(data , g , geno = geno )))
希望对您有所帮助
以下是基于答案中的示例数据的一种方法:
# create index
idx <- lapply(data, function(x) cbind((x > 1) + 1, (x > 0) + 1))
# list of matrices
lst <- lapply(idx, function(x) {
tmp <- apply(x, 2, function(y) geno[cbind(seq_along(y), y)])
replace(tmp, is.na(tmp), 0)
})
# one data frame
as.data.frame(lst)
# s1.1 s1.2 s2.1 s2.2
# 1 A A A G
# 2 T T T T
# 3 G G 0 0