R語(yǔ)言行篩選的方法之filter函數(shù)詳解
下面介紹一下R語(yǔ)言中行篩選的方法，主要介紹filter函數(shù)
1. 數(shù)據(jù)
這里，使用asreml分析中的BLUP值為例，相關(guān)的模型為：
m1 = asreml(Phen ~ G , random = ~ vm(Progeny,ainv) + vm(Dam,ainv) + vm(Progeny,dinv),
workspace = "10Gb", residual = ~ idv(units),data = dat)
summary(m1)$varcomp
計(jì)算育種值：
blup = coef(m1)$random head(blup) tail(blup)
數(shù)據(jù)特點(diǎn)：
- 沒(méi)有ID列，rownames的前綴為類型，比如
vm(Progeny, ainv)為加性效應(yīng)的BLUP值，vm(Progeny,dinv)為顯性效應(yīng)的BLUP值。
提取目的：
- 提取加性效應(yīng)的BLUP值，顯性效應(yīng)的BLUP值和母體效應(yīng)的BLUP
- 值提取BLUP值大于0.1的個(gè)體
2. 生成ID列和類型
首先，把rowname提取，作為新的一列
blup1 = blup %>% as.data.frame() %>% mutate(ID = rownames(.)) head(blup1)
根據(jù)下劃線，進(jìn)行分列：
blup2 = blup1 %>% separate(ID,into = c("Type","IID"),sep = "_",remove = F)
head(blup2)
3. 提取effect大于0.1的行
re1 = blup2 %>% filter(effect>0.1) head(re1)
4. 提取加性效應(yīng)，且effect小于0的行
這里，條件之間，默認(rèn)是并集，如果想用交集，用|間隔。
re2 = blup2 %>% filter(Type == "vm(Progeny, ainv)",effect <0) head(re2)
5. 根據(jù)部分行名刪選
select函數(shù)，可以根據(jù)開(kāi)頭，中間，結(jié)尾，進(jìn)行列的刪選。
filter結(jié)合其它函數(shù)，也可以進(jìn)行行的篩選。
如果想對(duì)ID中，包含ainv的行，進(jìn)行篩選，可以這樣操作：
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"ainv")) %>% arrange(-effect) head(re3)
注意，這里str_detect的pattern是正則表達(dá)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，報(bào)錯(cuò)，如果想要支持，需要對(duì)括號(hào)用兩個(gè)反斜線進(jìn)行轉(zhuǎn)義。
轉(zhuǎn)義后的代碼：
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"vm\\(Progeny, ainv\\)")) %>% arrange(-effect) head(re3)
6. 固定字符特征進(jìn)行行篩選
str_detect沒(méi)有fixed = T的選項(xiàng)，如果想固定字符匹配，可以用fixed()函數(shù)：
re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,fixed("vm(Progeny, ainv)"))) %>% arrange(-effect)
head(re3)
總結(jié)
到此這篇關(guān)于R語(yǔ)言行篩選的方法之filter函數(shù)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語(yǔ)言行篩選filter函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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