我正在尝试在数据框中找到峰值。我知道必须通过循环来分析整个数据框，但在这种情况下我们可以只关注一行。
以下是我的数据框：
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"p48363", "p48445", "p48526", "p48567", "p48589", "p49017", "p49089",
"p49090", "p49166", "p49167", "p49367", "p49435", "p49723", "p49775",
"p49954", "p49957", "p50086", "p50094", "p50095", "p50101", "p50264",
"p50861", "p50946", "p51401", "p51601", "p51996", "p52488", "p52489",
"p52910", "p52918", "p53072", "p53090", "p53095", "p53110", "p53111",
"p53128", "p53144", "p53164", "p53177", "p53183", "p53184", "p53196",
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"p53633", "p53720", "p53727", "p53731", "p53759", "p53834", "p53839",
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"p54114", "p54115", "p54838", "p54839", "p54885", "p60010", "p80210",
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"q03771", "q03774", "q03940", "q04066", "q04119", "q04120", "q04175",
"q04178", "q04212", "q04225", "q04336", "q04401", "q04409", "q04430",
"q04432", "q04491", "q04533", "q04636", "q04660", "q04728", "q04792",
"q04894", "q04947", "q04951", "q05016", "q05022", "q05506", "q05515",
"q05533", "q05583", "q05636", "q05778", "q05788", "q05905", "q05911",
"q05933", "q05946", "q05979", "q06053", "q06103", "q06137", "q06146",
"q06151", "q06252", "q06338", "q06385", "q06406", "q06408", "q06440",
"q06494", "q06523", "q06608", "q06624", "q06625", "q06672", "q06706",
"q07381", "q07505", "q07527", "q07532", "q07551", "q07589", "q07648",
"q07938", "q08162", "q08220", "q08245", "q08421", "q08634", "q08647",
"q08686", "q08745", "q08920", "q08924", "q08952", "q08971", "q08977",
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"q12447", "q12449", "q12455", "q12458", "q12460", "q12464", "q12496",
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"q6fpn8_cangasimilartouniprot", "q6fpp1_cangasimilartouniprot",
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"q6q560", "q74z16", "q74z48", "q74zf6", "q74zm9", "q750e3", "q750u5",
"q750z7", "q751d8", "q752q7", "q752w6", "q753p8", "q753t3", "q753w1",
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"q756e2", "q756e7", "q756f7", "q756k2", "q756u4", "q756y3", "q757i1",
"q757l4", "q757n1", "q757y2", "q758l1", "q758t1", "q759a3", "q759a4",
"q759a9", "q759i7", "q759v7", "q75aa5", "q75bc3", "q75bq6", "q75bv8",
"q75c57", "q75cf8", "q75cn6", "q75df8", "q75dp6", "q75dq0", "q75ds7",
"q75du3", "q75dw1", "q75en0", "q75ew2", "q75f01", "q87026", "q8j1f8",
"q8j2m3", "q8mx29", "q96vh4", "q99210", "q99258", "q99312", "q9p4c2",
"s4vpl7", "s5s176", "t2a536", "v5rd14"), class = "factor"), `2_1` = c(NA,
NA, NA, NA, 0.933959669839227, NA), `2_2` = c(NA, NA, NA, NA,
14.2445924025971, NA), `2_3` = c(NA, NA, NA, NA, 1.84391659829476,
NA), `2_4` = c(NA, NA, NA, NA, 1, NA), `2_5` = c(NA, NA, NA,
NA, 0.850344700878792, NA), `2_6` = c(0.0631240804031774, NA,
NA, 1.11684072808048, 1, 1.29478435854497), `2_7` = c(0.135377134405041,
NA, NA, 0.941579635959761, 0.389199799282971, 0.705215641455033
), `2_8` = c(0.340634833543641, NA, NA, 1, 0.467857655108082,
NA), `2_9` = c(1.43325438281299, NA, NA, NA, 0.157821181013907,
NA), `2_10` = c(1.71425095521776, NA, NA, NA, 0.382740802185421,
NA), `2_11` = c(0.715532320539672, NA, NA, NA, NA, NA), `2_12` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_13` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_14` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_15` = c(1.72759758284943,
NA, NA, NA, NA, NA), `2_16` = c(1.71289858010354, NA, NA, NA,
NA, NA), `2_17` = c(0.747888289194788, 1, NA, NA, NA, NA), `2_18` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_19` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_20` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_21` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_22` = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), `2_23` = c(NA,
NA, 1.29452015085474, NA, NA, NA), `2_24` = c(NA, NA, 0.852739924572629,
NA, NA, NA)), .Names = c("Gene name", "2_1", "2_2", "2_3", "2_4",
"2_5", "2_6", "2_7", "2_8", "2_9", "2_10", "2_11", "2_12", "2_13",
"2_14", "2_15", "2_16", "2_17", "2_18", "2_19", "2_20", "2_21",
"2_22", "2_23", "2_24"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")
但无论如何我从这一数据的单行创建了一个向量，以使其更容易工作：
a7a0l4 <- c(NA, NA, 0.189705955075941, 1.03666066244465, 0.437637512855119, 0.409415903509026, 0.964144630596454, 1.10924645662346, 1.14798603688773, 1.21847046295085, 1.33583112547668, NA, 9.52966578825027, 0.805177052700686, 1.00473861113373, 0.803877055892675, 0.611402192314569, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)
然后我找到了可能对我有用的功能：
which(diff(sign(diff(a7a0l4)))==-2)+1
或
gene <- rle(a7a0l4)
which(rep(x = diff(sign(diff(c(-Inf, gene$values, -Inf)))) == -2,
times = gene$lengths))
但在两种情况下输出都相同：
> which(diff(sign(diff(a7a0l4)))==-2)+1
[1] 4 15
并且输出不正确，因为我认为峰值位于4,11,13和15位置。
任何想法如何解决？
答案 0 :(得分：3)
数据中的很多NA会导致问题。尝试使用以下方法删除它们：
a7a0l4[is.na(a7a0l4) <- 0
输出：
> which(diff(sign(diff(a7a0l4)))==-2)+1
[1] 4 11 13 15