我有一个等位基因身份的数据表（行是个体，列是基因座），由一个单独的列分组。我想按组计算每个基因座的等位基因频率（比例）。示例数据表：
DT = data.table(Loc1=rep(c("G","T"),each=5),
Loc2=c("C","A"), Loc3=c("C","G","G","G",
"C","G","G","G","G","G"),
Group=c(rep("G1",3),rep("G2",4),rep("G3",3)))
for(i in 1:3)
set(DT, sample(10,2), i, NA)
> DT
Loc1 Loc2 Loc3 Group
1: G NA C G1
2: G A G G1
3: G C G G1
4: NA NA NA G2
5: G C NA G2
6: T A G G2
7: T C G G2
8: T A G G3
9: T C G G3
10: NA A G G3
我遇到的问题是，当我尝试按组进行计算时，只有组中存在的等位基因i.d.s被识别，所以我很难找到可以告诉我的代码，例如所有3组中基因座1的G比例。举个简单的例子，计算每个基因座上第一个等位基因的总和（不是比例）：
> fun1<- function(x){sum(na.omit(x==unique(na.omit(x))[1]))}
> DT[,lapply(.SD,fun1),by=Group,.SDcols=1:3]
Group Loc1 Loc2 Loc3
1: G1 3 1 1
2: G2 1 2 2
3: G3 2 2 3
对于G1，结果是Loc1有3个G，但对于G3，它表示Loc1有2个T，而不是G的数量。在这种情况下，我想要两个G的数量。因此，关键问题是等位基因身份是由群体决定的，而不是整个群体。我尝试使用我想在计算中使用的等位基因身份创建一个单独的表，但无法弄清楚如何将其包含在fun1中，以便在上面的lapply中引用正确的单元格。等位基因身份表：
> fun2<- function(x){sort(na.omit(unique(x)))}
> allele.id<-data.table(DT[,lapply(.SD,fun2),.SDcols=1:3])
> allele.id
Loc1 Loc2 Loc3
1: G A C
2: T C G
答案 0 :(得分：5)
首先将 data.table 转换为长格式可能是明智之举。这样可以更容易地用于进一步的计算（或者使用ggplot2进行可视化）。使用melt data.table函数（其作用与melt包的reshape2函数相同），您可以从宽格式转换为长格式：
DT2 <- melt(DT, id = "Group", variable.name = "loci")
如果要在融解操作期间删除NA - 值，可以在上面的调用中添加na.rm = TRUE（na.rm = FALSE是默认行为）。
然后你可以按如下方式制作计数和比例变量：
DT2 <- DT2[, .N, by = .(Group, loci, value)][, prop := N/sum(N), by = .(Group, loci)]
得出以下结果：
> DT2
Group loci value N prop
1: G1 Loc1 G 3 1.0000000
2: G2 Loc1 NA 1 0.2500000
3: G2 Loc1 G 1 0.2500000
4: G2 Loc1 T 2 0.5000000
5: G3 Loc1 T 2 0.6666667
6: G3 Loc1 NA 1 0.3333333
7: G1 Loc2 NA 1 0.3333333
8: G1 Loc2 A 1 0.3333333
9: G1 Loc2 C 1 0.3333333
10: G2 Loc2 NA 1 0.2500000
11: G2 Loc2 C 2 0.5000000
12: G2 Loc2 A 1 0.2500000
13: G3 Loc2 A 2 0.6666667
14: G3 Loc2 C 1 0.3333333
15: G1 Loc3 C 1 0.3333333
16: G1 Loc3 G 2 0.6666667
17: G2 Loc3 NA 2 0.5000000
18: G2 Loc3 G 2 0.5000000
19: G3 Loc3 G 3 1.0000000
我希望以宽格式返回，您可以对多个变量使用dcast：
DT3 <- dcast(DT2, Group + loci ~ value, value.var = c("N", "prop"), fill = 0)
导致：
> DT3
Group loci N_A N_C N_G N_T N_NA prop_A prop_C prop_G prop_T prop_NA
1: G1 Loc1 0 0 3 0 0 0.0000000 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.0000000
2: G1 Loc2 1 1 0 0 1 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.3333333
3: G1 Loc3 0 1 2 0 0 0.0000000 0.3333333 0.6666667 0.0000000 0.0000000
4: G2 Loc1 0 0 1 2 1 0.0000000 0.0000000 0.2500000 0.5000000 0.2500000
5: G2 Loc2 1 2 0 0 1 0.2500000 0.5000000 0.0000000 0.0000000 0.2500000
6: G2 Loc3 0 0 2 0 2 0.0000000 0.0000000 0.5000000 0.0000000 0.5000000
7: G3 Loc1 0 0 0 2 1 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.6666667 0.3333333
8: G3 Loc2 2 1 0 0 0 0.6666667 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000
9: G3 Loc3 0 0 3 0 0 0.0000000 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.0000000
另一种直截了当的方法是在一次通话中使用melt和dcast（这是@Frank＆＃39的答案的第一部分的简化版本）：
DT2 <- dcast(melt(DT, id="Group"), Group + variable ~ value)
给出：
> DT2
Group variable A C G T NA
1: G1 Loc1 0 0 3 0 0
2: G1 Loc2 1 1 0 0 1
3: G1 Loc3 0 1 2 0 0
4: G2 Loc1 0 0 1 2 1
5: G2 Loc2 1 2 0 0 1
6: G2 Loc3 0 0 2 0 2
7: G3 Loc1 0 0 0 2 1
8: G3 Loc2 2 1 0 0 0
9: G3 Loc3 0 0 3 0 0
由于dcast中的默认聚合函数为length，因此您将自动获取每个值的计数。
使用过的数据 ：
DT <- structure(list(Loc1 = c("G", "G", "G", NA, "G", "T", "T", "T", "T", NA),
Loc2 = c(NA, "A", "C", NA, "C", "A", "C", "A", "C", "A"),
Loc3 = c("C", "G", "G", NA, NA, "G", "G", "G", "G", "G"),
Group = c("G1", "G1", "G1", "G2", "G2", "G2", "G2", "G3", "G3", "G3")),
.Names = c("Loc1", "Loc2", "Loc3", "Group"), row.names = c(NA, -10L), class = c("data.table", "data.frame"))
答案 1 :(得分：1)
以下是使用table的另一个选项。 （我不确定预期输出的格式。另外，我们还不清楚是否需要在计算比例时包含NA元素。如果我们不需要它，我们可以删除useNA=...。）
我们遍历＆＃39; Loc＆＃39;列，使用＆＃39;组＆＃39;创建该列的table，使用prop.table获取比例（指定margin）并将结果存储在{{1 （＆＃39; lst＆＃39;）。
list