我有以下data.frame:
A1 A2 EFF FRQ G1 G2
A G 0.0125 0.4578 A G
T C 0.0143 0.1293 C C
T C -0.017 0.8984 T T
A G -0.018 0.8945 A G
A G -0.009 0.8652 A A
A G 0.0001 0.3931 G G
效果(EFF)和频率(FRQ)相对于A1。我想计算一下G1和G2的总和效果。例如,在第一行中,如果G1 = A1,则其效果为0.0125。但是,如果G1 = A2,那么我想翻转效果的符号并使其为-0.125。如果G2 = A1,我希望G2的效果为0.0125。如果G2 = A2,那么我希望G2的效果为-0.125。我想创建一个列“G1 + G2 Effects”。
在第一行中,由于G1 = A2,因此G1的效果为0.0125。由于G2 = A2,因此G2的效果为-0.0125。因此,在新列“G1 + G2效应”中,总和为0.在第二行中,G1 = A2,因此G1的效果为-0.0143,G2 = A2,因此G2的效果也为-0.0143。因此,“G1 + G2效果”列将显示为:-0.0286。
以下是我想要的输出结果:
A1 A2 EFF FRQ G1 G2 G1+G2_Effects
A G 0.0125 0.4578 A G 0
T C 0.0143 0.1293 C C -0.0286
T C -0.017 0.8984 T T -0.034
A G -0.018 0.8945 A G 0
A G -0.009 0.8652 A A -0.018
A G 0.0001 0.3931 G G -0.0002
答案 0 :(得分:3)
基本上你只计算G1或G2匹配A1的次数减去G1或G2匹配A2的次数,并将该数乘以EFF。您可以使用R:
中的算术运算符执行此操作dat$G1G2Effect <- with(dat, ((G1==A1) + (G2==A1) - (G1==A2) - (G2==A2))*EFF)
dat
# A1 A2 EFF FRQ G1 G2 G1G2Effect
# 1 A G 0.0125 0.4578 A G 0.0000
# 2 T C 0.0143 0.1293 C C -0.0286
# 3 T C -0.0170 0.8984 T T -0.0340
# 4 A G -0.0180 0.8945 A G 0.0000
# 5 A G -0.0090 0.8652 A A -0.0180
# 6 A G 0.0001 0.3931 G G -0.0002
数据:
dat <- read.table(text="A1 A2 EFF FRQ G1 G2
A G 0.0125 0.4578 A G
T C 0.0143 0.1293 C C
T C -0.017 0.8984 T T
A G -0.018 0.8945 A G
A G -0.009 0.8652 A A
A G 0.0001 0.3931 G G", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
答案 1 :(得分:1)
另一种方法:
zz = '
A1 A2 EFF FRQ G1 G2
A G 0.0125 0.4578 A G
T C 0.0143 0.1293 C C
T C -0.017 0.8984 T T
A G -0.018 0.8945 A G
A G -0.009 0.8652 A A
A G 0.0001 0.3931 G G
'
df$cEFF = NA
df$cEFF = ifelse(as.character(df$G1) == as.character(df$A1), df$EFF, -df$EFF) +
ifelse(as.character(df$G2) == as.character(df$A2), -df$EFF, df$EFF)
df
A1 A2 EFF FRQ G1 G2 cEFF
1 A G 0.0125 0.4578 A G 0.0000
2 T C 0.0143 0.1293 C C -0.0286
3 T C -0.0170 0.8984 T T -0.0340
4 A G -0.0180 0.8945 A G 0.0000
5 A G -0.0090 0.8652 A A -0.0180
6 A G 0.0001 0.3931 G G -0.0002
答案 2 :(得分:1)
一个简单的ifelse条件
> so$t1=ifelse(so$G1==so$A1,so$EFF,-so$EFF)+ifelse(so$G2==so$A1,so$EFF,-so$EFF)
> so
A1 A2 EFF FRQ G1 G2 t1
1 A G 0.0125 0.4578 A G 0.0000
2 T C 0.0143 0.1293 C C -0.0286
3 T C -0.0170 0.8984 T T -0.0340
4 A G -0.0180 0.8945 A G 0.0000
5 A G -0.0090 0.8652 A A -0.0180
6 A G 0.0001 0.3931 G G -0.0002