Question

这是示例数据集。让我向所有人展示我对我的数据所做的事情，然后我将解释我正在努力解决的问题。如果标题描述不正确，我深表歉意。我已经尽力了，但是我对此有些陌生。如有需要，可以随时将其更改为更合适的

Location sample1 sample 2 sample 3
chr1:1234 0/1 1/1 0/0
chr2:5678 0/0 0/0 0/0
chr3:2345 1/1 1/1 1/1
chr4:6789 0/1 1/1 ./.

我用它来将它们转换为YES，NO或MAYBE

replacement<-function(x){
  x=replace(x,which(x=='./.'),0.1) 
  x=replace(x,which(x=='0/0'),0)
  x=replace(x,which(x=='0/1'),1)
  x=replace(x,which(x=='1/1'),2)
}

test=apply(test.data.set,2,replacement)

test.data.2 <- as.data.frame(test)

replacement<-function(x){
  x=replace(x,which(x=='0.1'), "MAYBE") 
  x=replace(x,which(x=='0'), "NO")
  x=replace(x,which(x=='1'), "YES")
  x=replace(x,which(x=='2'), "YES")
}

test.data.3=apply(test.data.2,2,replacement)

test.data.4 <- as.data.frame(test.data.3)

运行后的数据集

Location sample1 sample 2 sample 3
chr1:1234 YES YES NO
chr2:5678 NO NO NO
chr3:2345 YES YES YES
chr4:6789 YES YES MAYBE

所以我上面写的内容目前对我有用。但是，我有一个新的数据集，其中包含大约300个样本（列），而且大约。我甚至不确定5亿行，因此我需要更改十亿个“单元格”。我尝试在具有256G内存的群集上运行此命令，但它只是超时。我知道我上面写的内容与更改数据的“最流畅”方式相去甚远。有人建议简化此过程吗？我觉得dplyr必须有某种方式来做到这一点。

任何帮助都将是惊人的！如果您需要澄清，请随时提出任何问题。

Answer 1

library(tidyverse)

重新创建数据：

df <- tibble(
  Location = letters[1:4],
  sample1 = c("0/1", "0/0", "1/1", "0/1"),
  sample2 = c("1/1", "0/0", "1/1", "1/1"),
  sample3 = c("0/0", "0/0", "1/1", "./.")
)

代码：

df %>% mutate_at(
  vars(- Location),
  funs(case_when(
    . == "1/1" | . == "0/1" ~ "YES",
    . == "0/0" ~ "NO",
    . == "./." ~ "MAYBE"
  ))
)

结果：

# A tibble: 4 x 4
  Location sample1 sample2 sample3
  <chr>    <chr>   <chr>   <chr>  
1 a        YES     YES     NO     
2 b        NO      NO      NO     
3 c        YES     YES     YES    
4 d        YES     YES     MAYBE

如何有效地编辑大量数据

1 个答案: