Question

我有一个1000x1向量（1000行和1列）。我想成对获取元素（第1行和第2行，第3行和第4行，第5行和第6行等）

这是我到目前为止所拥有的

for (j in 1: ncol(total_loci)){
    for (i in 1: sample_size){
    # a pair
    genotype[i]<- paste(total_loci[i, j], total_loci[i+1,j], sep="")
    }
}

因此，基因型应该是含有基因型的500x1载体（500行和1列）。假设我的for循环是正确的。我想我需要跳过其他所有索引 - 所以我的i应该从1开始，然后是3,5,7,9等。变量total_loci是类数据框。

Answer 1

您应尽可能尝试使用矢量化解决方案。它们通常比循环更有效，速度更快。

在这种情况下，您可以使用seq为每个其他元素生成索引向量。然后，您可以使用该索引向量成对地对原始向量进行子集化。

# sample data
x <- replicate(5, sample(LETTERS, 1000, replace=TRUE), simplify=FALSE)
x <- as.data.frame(x, stringsAsFactors=FALSE)
names(x) <- paste("V",1:NCOL(x), sep="")

# function to concatenate every other observation as a pair
f <- function(x) {
  s <- seq(2, length(x), 2)
  paste(x[s-1], x[s], sep="")
}

# run algorithm for each column
y <- as.data.frame(lapply(x, f), stringsAsFactors=FALSE)

Answer 2

以下是在n元素的连续块中处理数组的一般方法。您可以将n = 2设置为成对处理。

首先，这是一个将n-by-n向量分割，返回n元素列表的函数：

n.ny.n <- function(x, n) split(x, 1+(seq_along(x)-1) %% n)

n.by.n(x = 1:24, n = 2)
# $`1`
#  [1]  1  3  5  7  9 11 13 15 17 19 21 23
# 
# $`2`
#  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20 22 24

然后，您可以使用mapply并通过do.call在切片上运行任何功能：

do.call(mapply, c(FUN = paste, n.by.n(x = 1:24, n = 2), sep = "_"))
#  [1] "1_2"   "3_4"   "5_6"   "7_8"   "9_10"  "11_12" "13_14" "15_16"
#  [9] "17_18" "19_20" "21_22" "23_24"

do.call(mapply, c(FUN = paste, n.by.n(x = 1:24, n = 6), sep = "_"))
# [1] "1_2_3_4_5_6"       "7_8_9_10_11_12"    "13_14_15_16_17_18"
# [4] "19_20_21_22_23_24"

Answer 3

这是一种在没有任何apply家庭调用或循环的情况下执行此操作的方法：

# Generate some sample data.
total_loci<-data.frame(genotype=sample(LETTERS,500,replace=TRUE))
# Paste
paste0(total_loci[c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE),],
       total_loci[c(FALSE,FALSE,TRUE,TRUE),])

如何成对循环数组？

3 个答案: