用于多个数据帧的ifelse循环

Question

我想创建一个循环来重复数据集列表中的代码行。每个数据集如下所示：

gwas_1 
   ID   p
    1   0.0000005
    2   0.0123474
    ... 
gwas_2 
   ID   p
    1   0.0000055
    2   0.5854587
    ... 

因此，我想创建一个新列，并在每个数据集中的新列中检查频率。我以前是这样做的

  data=gwas_1
  data$p_threshold <- ifelse(data$p<0.001, 1, 0)
  table (data$p_threshold)
  data=gwas_2
  data$p_threshold <- ifelse(data$p<0.001, 1, 0)
  table (data$p_threshold) 

但意识到这可能不是很有效。你能帮我创建一个循环吗，因为我的循环不工作(“错误：$ operator对于原子向量无效”)：

 list=c("gwas_1, gwas_2, gwas_3")
 for (db in list){
 db$p_threshold <- ifelse(db$p<0.001, 1, 0)
 table (db$p_threshold)
 }

Answer 1

试试这个：

设置数据：

set.seed(1337)
tmp <- data.frame(p = runif(100)*.007)
l1  <- list(gwas_1 = tmp, gwas_2 = tmp, gwas_3 = tmp)

代码：

lapply(l1, function(x) table(+(x[["p"]]<0.001)))

结果：

#$gwas_1
#
# 0  1 
#88 12 
#
#$gwas_2
#
# 0  1 
#88 12 
#
#$gwas_3
#
# 0  1 
#88 12 

像l1)

• use lapply

一样，

• 会将你所有的data.frames放入一个列表中

已经:比ifelse快大约15倍

#> set.seed(1337)
#> tmp<-data.frame(p = runif(99999999)*.007)
#> microbenchmark::microbenchmark(+(tmp[["p"]]<0.001) , ifelse(tmp[["p"]]<0.001, 1, 0), times = 4)
#Unit: milliseconds
#                             expr      min        lq     mean   median       uq      max neval cld
#            +(tmp[["p"]] < 0.001)  463.054  527.4309 1779.396 1440.110 3031.362 3774.312     4  a 
# ifelse(tmp[["p"]] < 0.001, 1, 0) 7071.470 7140.4354 8021.247 7887.672 8902.058 9238.173     4   b