Wie konvertiert man die Werte in einem Datenrahmen durch die levels() -Funktion in Dummy-Werte?

Question

Die angegebenen Daten sind

SNP1 <- c("AA","GG","AG") 
SNP2 <- c("AA","CC","AC") 
SNP3 <- c("GG","AA","AG") 
df<- data.frame(SNP1, SNP2, SNP3) 
colnames(df)<- c('rs10000438', 'rs10000500','rs1000055') 

I eine Datenfunktion definieren, die dominant_dummy ist. Wenn ich die Codes durchführe, habe ich festgestellt, dass es falsch läuft.

Error in if (!check) { : argument is of length zero 

Wenn ich debuggen fand ich, dass das Argument x in dieser ist ein dataframe, und ich brauche levels(x) die Funktion zu verwenden, um das Niveau von x zu überprüfen und auch levels(x)<- c(0,1,1), die levels Funktion Rückkehr null zuweisen. Mein Zweck ist es, die Werte im Datenrahmen df basierend auf den Bedingungen zu Dummy-Werten zu konvertieren.

SNP_lib<- NCBI_snp_query(names(x)) 
    NCBI_snp_query(names(x)) 
    SNP_min<- SNP_lib$Minor 
    SNP_name<- SNP_lib$Query 
    SNP_min ="A" 
    SNPs <- x 

    check<-substr(levels(SNPs)[2],1,1)==SNP_min 

Ich brauche die Dummy-Werte auf diese dataframe wie levels(x)<- c(0,1,1) zuweisen. Wie kann ich das machen?

library(rsnps) 
dominant_dummy<- function(x){ 

    SNP_lib<- NCBI_snp_query(names(x)) 
    NCBI_snp_query(names(x)) 

    SNP_min<- SNP_lib$Minor 
    SNP_name<- SNP_lib$Query 
    SNP_min ="A" 
    SNPs <- x 

    check<-substr(levels(SNPs)[2],1,1)==SNP_min 
    if(!check){ 
    levels(SNPs)<-c(0,1,1) 
    SNPs<-as.numeric(as.character(SNP)) 
    }else {levels(SNPs)<-c(1,1,0) 
    SNPs<-as.numeric(as.character(SNP))} 
} 

df_3levels<-sapply(1:ncol(df), function(i) dominant_dummy(df[,i, drop=FALSE])) 

Answer 1

Sie können die Ebenen eines Datenrahmens nicht überprüfen. Verwenden Sie stattdessen levels(SNPs[[1]]), um die Ebenen in der ersten Spalte zu überprüfen. Aber da auch andere Fehler.

Answer 2

Mit drei Änderungen an Ihrem Code konnte ich es ohne Fehlermeldung ausführen. Die wichtigste Änderung war in der letzten Zeile.

SNP1 <- c("AA", "GG", "AG") 
SNP2 <- c("AA", "CC", "AC") 
SNP3 <- c("GG", "AA", "AG") 
df <- data.frame(SNP1, SNP2, SNP3) 
colnames(df) <- c('rs10000438', 'rs10000500', 'rs1000055') 

library(rsnps) 
dominant_dummy <- function(x) { 
    SNP_lib <- NCBI_snp_query(names(x)) 
    NCBI_snp_query(names(x)) 

    SNP_min <- SNP_lib$Minor 
    SNP_name <- SNP_lib$Query 
    SNP_min = "A" 
    SNPs <- x 

    check <- substr(levels(SNPs)[2], 1, 1) == SNP_min 
    if (!check) { 
    levels(SNPs) <- c(0, 1, 1) 
    SNPs <- as.numeric(as.character(SNPs)) # fixed 
    } else { 
    levels(SNPs) <- c(1, 1, 0) 
    SNPs <- as.numeric(as.character(SNPs)) # fixed 
    } 
} 

df_3levels <- sapply(df, dominant_dummy) # fixed 

df_3levels 

 rs10000438 rs10000500 rs1000055 
[1,]   1   1   0 
[2,]   0   0   1 
[3,]   1   1   1 

Bitte, lassen Sie mich wissen, ob dies das erwartete Ergebnis ist.