如何根据上面或下面的行条件删除行

Question

我有一个数据帧如下:

     chr   leftPos        ZScore1    ZScore2    ZScore3    ZScore4
      1     24352           34         43          19         43
      1     53534           2          1           -1         -9
      2      34            -15         7           -9         -18
      3     3443           -100        -4          4          -9
      3     3445           -100        -1          6          -1
      3     3667            5          -5          9           5
      3      7882          -8          -9          1           3

我想只保留那些具有相同chr且具有ZScore的相邻列的行在同一方向上的行.换句话说,如果该chr之前或之后的行具有相同的符号(正或负),则应该保留一行.我希望在列名中运行ZS的所有列,以便输出最终只是满足每行标准的行数.

对于一列,代码应该导致:

     chr   leftPos         ZScore
      1     24352           34
      1     53534           2
      3     3443           -100
      3     3445           -100

但最终的输出应该是这样的

         ZScore1    ZScore2    ZScore3    ZScore4
nrow        4         6          4          4


 I have tried bits of code but Im not even really sure how to approach this.

我想我会按照chr进行分组,然后查看上面的行是否与当前行的正面或负面相同,然后查看下面的行是否与当前行的方向相同.然后移动到该chr的下一行.

Answer 1

试试这个包 dplyr

library(dplyr)

数据

df <- data.frame(chr=c(1, 1, 2, 3, 3, 3, 3),
             leftPos=c(24352, 53534, 34, 3443, 3445, 3667, 7882),
             ZScore=c(34, 2, -15, -100, -100, 5, -8))

码

df %>% group_by(chr) %>% 
   filter(sign(ZScore)==sign(lag(ZScore)) | sign(ZScore)==sign(lead(ZScore))) %>% 
   ungroup

Answer 2

使用开发版本的选项data.table（类似于@dimitris_ps 帖子中的方法）。安装开发版本的说明是here

library(data.table)#v1.9.5
na.omit(setDT(df)[, {tmp= sign(ZScore)
  .SD[tmp==shift(tmp) | tmp==shift(tmp, type='lead')] },
             by=chr])
#     chr leftPos ZScore
#1:   1   24352     34
#2:   1   53534      2
#3:   3    3443   -100
#4:   3    3445   -100

更新

我们可以创建一个函数

 f1 <- function(dat, ZCol){
    na.omit(as.data.table(dat)[, {tmp = sign(eval(as.name(ZCol)))
     .SD[tmp==shift(tmp) | tmp==shift(tmp, type='lead')]},
    by=chr])[, list(.N)]}

 nm1 <- paste0('ZScore', 1:4)
 setnames(do.call(cbind,lapply(nm1, function(x) f1(df1, x))), nm1)[]
 #   ZScore1 ZScore2 ZScore3 ZScore4
 #1:       4       6       4       4

或者我们可以使用set

 res <- as.data.table(matrix(0, ncol=4, nrow=1, 
                  dimnames=list(NULL, nm1)))
 for(j in seq_along(nm1)){
   set(res, i=NULL, j=j, value=f1(df1,nm1[j]))
  }
 res
 #   ZScore1 ZScore2 ZScore3 ZScore4
 #1:       4       6       4       4

数据

df <- structure(list(chr = c(1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L),
leftPos = c(24352L, 
53534L, 34L, 3443L, 3445L, 3667L, 7882L), ZScore = c(34L, 2L, 
-15L, -100L, -100L, 5L, -8L)), .Names = c("chr", "leftPos", "ZScore"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

 df1 <- structure(list(chr = c(1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L),
 leftPos = c(24352L, 
 53534L, 34L, 3443L, 3445L, 3667L, 7882L), ZScore1 = c(34L, 2L, 
 -15L, -100L, -100L, 5L, -8L), ZScore2 = c(43L, 1L, 7L, -4L, -1L, 
 -5L, -9L), ZScore3 = c(19L, -1L, -9L, 4L, 6L, 9L, 1L),
 ZScore4 = c(43L, 
 -9L, -18L, -9L, -1L, 5L, 3L)), .Names = c("chr", "leftPos",
  "ZScore1", "ZScore2", "ZScore3", "ZScore4"), class = "data.frame",
  row.names = c(NA, -7L))