我是R的新手,所以我希望能得到一些关于如何实现所需数据操作的指针。
我有一个包含三个变量的数据数组。
gene_id fpkm meth_val
1 100629094 0.000 0.0063
2 100628995 0.000 0.0000
3 102655614 111.406 0.0021
我希望在将我的gene_ids基于fpkm分层为四分位数或十分位数之后绘制平均的meth_val。
将数据加载到数据框后......
data <- read.delim("myfile.tsv", sep='\t')
我可以使用:
确定fpkm十分位数quantile(data$fpkm, prob = seq(0, 1, length = 11), type = 5
产生
0% 10% 20% 30% 40% 50%
0.000000e+00 9.783032e-01 7.566164e+00 3.667630e+01 1.379986e+02 3.076280e+02
60% 70% 80% 90% 100%
5.470552e+02 8.875592e+02 1.486200e+03 2.974264e+03 1.958740e+05
从那里开始,我想基于fpkm_val是否适合这些十分之一,将数据帧基本上分成10组。然后,我想在ggplot中绘制每个十分位数的meth_val作为方框图,并在十进制中执行统计测试。
我真正坚持的主要问题是如何以正确的方式拆分我的数据集。任何帮助都将非常感谢!
非常感谢!
答案 0 :(得分:25)
另一种方式是ntile()
中的dplyr
。
library(tidyverse)
foo <- data.frame(a = 1:100,
b = runif(100, 50, 200),
stringsAsFactors = FALSE)
foo %>%
mutate(quantile = ntile(b, 10))
# a b quantile
#1 1 93.94754 2
#2 2 172.51323 8
#3 3 99.79261 3
#4 4 81.55288 2
#5 5 116.59942 5
#6 6 128.75947 6
答案 1 :(得分:5)
这样可能更容易:
data$qunatil = cut( data$fpkm, quantile(data$fpkm, prob = seq(0, 1, length = 11), type = 5) )
答案 2 :(得分:2)
您可以尝试使用Hmisc
库和cut2
功能。您可以通过声明切割点将矢量切割为不同的组。这是一个例子:
library(Hmisc)
data <- data.frame(gene_id=sample(c("A","B","D", 100), 100, replace=TRUE),
fpkm=abs(rnorm(100, 100, 10)),
meth_val=abs(rnorm(100, 10, 1)))
quantiles <- quantile(data$fpkm, prob = seq(0, 1, length = 11), type = 5)
data$cutted <- cut2(data$fpkm, cuts = as.numeric(quantiles))
您将获得相同的数据框以及用于拆分的其他列:
gene_id fpkm meth_val cutted
1 B 102.16511 8.477469 [100.4,103.2)
2 A 110.59269 9.256172 [106.4,110.9)
3 B 93.15691 10.560936 [ 92.9, 95.3)
4 B 105.74879 10.301358 [103.2,106.4)
5 A 96.12755 11.336484 [ 95.3, 96.8)
6 B 106.29204 8.286120 [103.2,106.4)
...
此外,您也可以使用分位数组指定cut2
来剪切。阅读更多?cut2
。