Question

在R

中的一个非常大的数据集中多次将2列组合成1列

我正在研究的笨拙的解决方案不会非常快，如果我可以让他们工作，真正的数据集是~1500 X 45000所以他们需要快速。我在这一点上绝对不知所措，尽管有2）和3）的代码。

以下是数据结构的玩具示例：

pop = data.frame(status = rbinom(n, 1, .42), sex = rbinom(n, 1, .5),
age = round(rnorm(n, mean=40, 10)), disType = rbinom(n, 1, .2),
rs123=c(1,3,1,3,3,1,1,1,3,1), rs123.1=rep(1, n), rs157=c(2,4,2,2,2,4,4,4,2,2),
rs157.1=c(4,4,4,2,4,4,4,4,2,2),  rs132=c(4,4,4,4,4,4,4,4,2,2),
rs132.1=c(4,4,4,4,4,4,4,4,4,4))

因此，有几列基本人口统计信息，然后其余列是双等位SNP信息。例如：rs123是rs123的等位基因1，rs123.1是rs123的第二个等位基因。

1）我需要将当前在2列中的所有双等位基因SNP数据合并为1列，例如：rs123和rs123.1合并为一列（但在数据集中）：

2）我需要确定最不频繁的SNP值（在上面的例子中它是31）。

3）我需要将最不频繁的SNP值替换为1，将其他值替换为0。

Answer 1

你的意思是'合并'或'重新排列'还是只是连接？如果是后者那么

R> pop2 <- data.frame(pop[,1:4], rs123=paste(pop[,5],pop[,6],sep=""), 
+                                rs157=paste(pop[,7],pop[,8],sep=""), 
+                                rs132=paste(pop[,9],pop[,10], sep=""))
R> pop2
   status sex age disType rs123 rs157 rs132
1       0   0  42       0    11    24    44
2       1   1  37       0    31    44    44
3       1   0  38       0    11    24    44
4       0   1  45       0    31    22    44
5       1   1  25       0    31    24    44
6       0   1  31       0    11    44    44
7       1   0  43       0    11    44    44
8       0   0  41       0    11    44    44
9       1   1  57       0    31    22    24
10      1   1  40       0    11    22    24

现在你可以在pop2：

上做点数等等

R> sapply(pop2[,5:7], table)
$rs123

11 31 
 6  4 

$rs157

22 24 44 
 3  3  4 

$rs132

24 44 
 2  8 

R>

在R中非常大的数据集中将2列组合成1列多次

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