||
之前写过一篇R语言列筛选的方法--select,这里介绍一下行筛选的方法。
下面介绍一下R语言中行筛选的方法,主要介绍filter函数
这里,使用asreml分析中的BLUP值为例,相关的模型为:
m1 = asreml(Phen ~ G , random = ~ vm(Progeny,ainv) + vm(Dam,ainv) + vm(Progeny,dinv), workspace = "10Gb", residual = ~ idv(units),data = dat) summary(m1)$varcomp
计算育种值:
blup = coef(m1)$random head(blup) tail(blup)
数据特点:
vm(Progeny, ainv)
为加性效应的BLUP值,vm(Progeny,dinv)
为显性效应的BLUP值。提取目的:
首先,把rowname提取,作为新的一列
blup1 = blup %>% as.data.frame() %>% mutate(ID = rownames(.)) head(blup1)
根据下划线,进行分列:
blup2 = blup1 %>% separate(ID,into = c("Type","IID"),sep = "_",remove = F) head(blup2)
re1 = blup2 %>% filter(effect>0.1) head(re1)
这里,条件之间,默认是并集,如果想用交集,用|
间隔。
re2 = blup2 %>% filter(Type == "vm(Progeny, ainv)",effect <0) head(re2)
select函数,可以根据开头,中间,结尾,进行列的删选。
filter结合其它函数,也可以进行行的筛选。
如果想对ID中,包含ainv的行,进行筛选,可以这样操作:
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"ainv")) %>% arrange(-effect) head(re3)
注意,这里str_detect的pattern是正则表达式。如果直接用原始的字符:
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"vm(Progeny, ainv)")) %>% arrange(-effect) head(re3)
可以看到,报错,如果想要支持,需要对括号用两个反斜线进行转义。
转义后的代码:
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"vm\\(Progeny, ainv\\)")) %>% arrange(-effect) head(re3)
str_detect没有fixed = T的选项,如果想固定字符匹配,可以用fixed()函数:
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,fixed("vm(Progeny, ainv)"))) %>% arrange(-effect) head(re3)
欢迎关注我的公众号:
育种数据分析之放飞自我
。主要分享R语言,Python,育种数据分析,生物统计,数量遗传学,混合线性模型,GWAS和GS相关的知识。
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-9-1 09:24
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社