Konvertieren von Faktoren, bestehend aus mehreren Zahlen zu numerischen

Question

Konvertieren von Faktoren zu numerischen wurde mehrmals behandelt, aber mein Problem ist, wenn ich mehrere Zahlen innerhalb des Faktors haben. Zum Beispiel ist hier eine kleine Teilmenge meiner data.frame:

    AF  AC AN EAS_AF   AMR_AF 
1   0.000199681  1 5008 0.001   0.0 
2   0.00319489  16 5008  0.0   0.0 
3 0.024361, 0.00479233 122, 24 5008 0.0, 0.0 0.0043, 0.0014 
4   0.00439297  22 5008  0.0   0.0014 
5   0.000798722  4 5008  0.0   0.0 

Normalerweise würde ich die as.numeric und levels Funktionen in Kombination dieser Faktoren in Zahlen zu konvertieren verwenden. Zeile drei hat jedoch zwei Zahlen in jedem Eintrag, und daher erhalte ich eine NA, wenn ich diese Methode für diese Variablen versuche. Gibt es eine Möglichkeit, dies zu umgehen? Ich habe zu viele solcher Fälle, um sie manuell herauszupicken.

Mein Gesamtziel ist es zu testen, ob jeder Eintrag in jeder dieser Spalten größer als 0 ist (wenn also zwei Zahlen vorhanden sind, würde ich beide testen), weshalb ich zuerst versuche, in Zahlen zu konvertieren . Wenn es ein anderes klügeres Verfahren gibt, wäre ich bereit, es zu versuchen.

Wie untenstehend ist die dput einer reduzierten Version meines Datenrahmens (nur die ersten 10 Zeilen).

structure(list(CHROM = c(10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 
10L), POS = c(180109L, 209892L, 221335L, 239445L, 246927L, 246928L, 
246933L, 246955L, 246970L), ID = structure(c(6L, 4L, 1L, 3L, 
5L, 9L, 2L, 7L, 8L), .Label = c("rs143013573", "rs1431845", "rs145483680", 
"rs151111729", "rs547339499", "rs547699134", "rs556577288", "rs575589407", 
"rs72770983"), class = "factor"), REF = structure(c(3L, 2L, 2L, 
3L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L), .Label = c("A", "C", "G"), class = "factor"), 
    ALT = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 4L, 2L), .Label = c("A", 
    "G", "G, T", "T"), class = "factor"), AF = structure(c(1L, 
    5L, 7L, 6L, 2L, 4L, 8L, 3L, 1L), .Label = c("0.000199681", 
    "0.000798722", "0.000998403", "0.00239617", "0.00319489", 
    "0.00439297", "0.024361, 0.00479233", "0.220248"), class = "factor"), 
    AC = structure(c(1L, 5L, 4L, 6L, 7L, 3L, 2L, 8L, 1L), .Label = c("1", 
    "1103", "12", "122, 24", "16", "22", "4", "5"), class = "factor"), 
    AN = c(5008L, 5008L, 5008L, 5008L, 5008L, 5008L, 5008L, 5008L, 
    5008L), EAS_AF = structure(c(3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 4L, 
    1L, 1L), .Label = c("0.0", "0.0, 0.0", "0.001", "0.248"), class = "factor"), 
    AMR_AF = structure(c(1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L), .Label = c("0.0", 
    "0.0014", "0.0043, 0.0014", "0.1599"), class = "factor"), 
    AFR_AF = structure(c(1L, 3L, 5L, 4L, 2L, 1L, 6L, 1L, 1L), .Label = c("0.0", 
    "0.003", "0.0121", "0.0159", "0.09, 0.0", "0.1611"), class = "factor"), 
    EUR_AF = structure(c(1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 4L, 1L, 1L), .Label = c("0.0", 
    "0.0, 0.0089", "0.0089", "0.2495"), class = "factor"), SAS_AF = structure(c(1L, 
    1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 5L, 4L, 1L), .Label = c("0.0", "0.0, 0.0143", 
    "0.001", "0.0051", "0.2843"), class = "factor"), consequence = structure(c(2L, 
    1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("stop_gained", 
    "synonymous_variant"), class = "factor"), gene = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "ZMYND11", class = "factor"), 
    accession = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L 
    ), .Label = "NM_006624.5", class = "factor"), gene_type = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "protein_coding", class = "factor")), .Names = c("CHROM", 
"POS", "ID", "REF", "ALT", "AF", "AC", "AN", "EAS_AF", "AMR_AF", 
"AFR_AF", "EUR_AF", "SAS_AF", "consequence", "gene", "accession", 
"gene_type"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L)) 

Answer 1

Hier ist, wie das von tidyr mit separate_rows zu tun:

library(tidyr) 
df %>% 
    separate_rows(ALT,AF,AC,EAS_AF,AMR_AF,AFR_AF,EUR_AF,SAS_AF, convert=TRUE) 

    CHROM POS   ID REF AN  consequence gene accession  gene_type ALT   AF AC EAS_AF AMR_AF AFR_AF 
1  10 180109 rs547699134 G 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding A 0.000199681 1 0.001 0.0000 0.0000 
2  10 209892 rs151111729 C 5008  stop_gained ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding G 0.003194890 16 0.000 0.0000 0.0121 
3  10 221335 rs143013573 C 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding G 0.024361000 122 0.000 0.0043 0.0900 
4  10 221335 rs143013573 C 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding T 0.004792330 24 0.000 0.0014 0.0000 
5  10 239445 rs145483680 G 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding A 0.004392970 22 0.000 0.0014 0.0159 
6  10 246927 rs547339499 A 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding G 0.000798722 4 0.000 0.0000 0.0030 
7  10 246928 rs72770983 A 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding G 0.002396170 12 0.001 0.0014 0.0000 
8  10 246933 rs1431845 G 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding A 0.220248000 1103 0.248 0.1599 0.1611 
9  10 246955 rs556577288 C 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding T 0.000998403 5 0.000 0.0000 0.0000 
10 10 246970 rs575589407 A 5008 synonymous_variant ZMYND11 NM_006624.5 protein_coding G 0.000199681 1 0.000 0.0014 0.0000 
    EUR_AF SAS_AF 
1 0.0000 0.0000 
2 0.0000 0.0000 
3 0.0000 0.0000 
4 0.0089 0.0143 
5 0.0000 0.0000 
6 0.0000 0.0000 
7 0.0089 0.0010 
8 0.2495 0.2843 
9 0.0000 0.0051 
10 0.0000 0.0000