用於循環採取步驟15和匹配矢量到數據幀列

Question

我有一系列的數字是0或1.總長度是35115或如果你採取35115/15你有2341塊。我想遍歷每個塊，看看我的向量tmp是否與包含塊的感興趣列匹配。我想沿着我的數據框seq，但採取步驟15，問這15個匹配我的載體。 我在做什麼錯？有人能幫我嗎？謝謝大家教我一些有用的東西。乾杯

x; 
     V1  V2 V3 V4 V5 V6 V7 
3R 11024348 A G A1 0 61 
3R 11024348 A G A2 1 30 
3R 11024348 A G A3 0 68 
3R 11024348 A G A4 0 57 
3R 11024348 A G A5 0 63 
3R 11024348 A G A6 0 49 
3R 11024348 A G A7 0 60 
3R 11024348 A G B1 0 63 
3R 11024348 A G B2 0 64 
3R 11024348 A G B3 0 71 
3R 11024348 A G B4 1 51 
3R 11024348 A G B5 0 37 
3R 11024348 A G B6 0 52 
3R 11024348 A G B7 0 47 
3R 11024348 A G AB8 0 83 
3R 11024410 C T A1 0 45 
3R 11024410 C T A2 1 54 
3R 11024410 C T A3 0 76 
3R 11024410 C T A4 0 48 
3R 11024410 C T A5 0 49 
3R 11024410 C T A6 1 48 
3R 11024410 C T A7 0 45 
3R 11024410 C T B1 0 48 
3R 11024410 C T B2 0 81 
3R 11024410 C T B3 1 58 
3R 11024410 C T B4 1 50 
3R 11024410 C T B5 0 65 
3R 11024410 C T B6 1 45 
3R 11024410 C T B7 0 66 
3R 11024410 C T AB8 0 58 


tmp<-c(1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0) 
for(i in seq(from=1, to=length(X$V6), by=15)){print(matchID<-match(tmp,X$V6[i]))} 

Answer 1

如果你真的想用一個for loop，你需要爲了存儲定義數據結構的循環結果（可能是數字，字符串，列表，矩陣等的向量）。

像matchID<-vector()

讓我們來看看你的代碼：

for(i in seq(from=1, to=length(X$V6), by=15)){print(matchID<-match(tmp,X$V6[i]))} 

你的函數調用15（TMP的長度）從1到30（V6的長度）跳一個循環，所以它是否會返回：

>for(i in seq(1,30,15)) print(i) 
[1] 1 
[1] 16 

所以如果你指數i您的V6載體，循環只會在1返回值和16

這裏是我的解決方案：

matchID<-vector() # stores the loop return in a vector 
for(i in 1:length(x[, "V6"]){ 
    matchID[i]<- as.numeric(tmp == x[, "V6"])[i] 
} 

你可以看到，我個元素matchID，它總是等於在向量與溫度和「V6」的我個元素。

不過，你真的不需要在這種情況下

matchID<-as.numeric(tmp == x[, "V6"]) 

Answer 2

我不能完全肯定就預期的輸出，但也許這：

首先再現數據：

x <- read.table(text = "  V1  V2 V3 V4 V5 V6 V7 
3R 11024348 A G A1 0 61 
       3R 11024348 A G A2 1 30 
       3R 11024348 A G A3 0 68 
       3R 11024348 A G A4 0 57 
       3R 11024348 A G A5 0 63 
       3R 11024348 A G A6 0 49 
       3R 11024348 A G A7 0 60 
       3R 11024348 A G B1 0 63 
       3R 11024348 A G B2 0 64 
       3R 11024348 A G B3 0 71 
       3R 11024348 A G B4 1 51 
       3R 11024348 A G B5 0 37 
       3R 11024348 A G B6 0 52 
       3R 11024348 A G B7 0 47 
       3R 11024348 A G AB8 0 83 
       3R 11024410 C T A1 0 45 
       3R 11024410 C T A2 1 54 
       3R 11024410 C T A3 0 76 
       3R 11024410 C T A4 0 48 
       3R 11024410 C T A5 0 49 
       3R 11024410 C T A6 1 48 
       3R 11024410 C T A7 0 45 
       3R 11024410 C T B1 0 48 
       3R 11024410 C T B2 0 81 
       3R 11024410 C T B3 1 58 
       3R 11024410 C T B4 1 50 
       3R 11024410 C T B5 0 65 
       3R 11024410 C T B6 1 45 
       3R 11024410 C T B7 0 66 
       3R 11024410 C T AB8 0 58", header = TRUE) 

tmp<-c(1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0) 

現在使用整數除法來定義塊，然後用aggregate或您選擇的「拆分應用組合」功能：

aggregate(x$V6, list(block = (seq_len(nrow(x)) - 1) %/% 15), FUN = function(v) all(v == tmp)) 
# block  x 
#1  0 FALSE 
#2  1 FALSE 

個大概更快的替代方案將是您的data.frame的列轉換成一個矩陣，這樣做：

colSums(matrix(x$V6, nrow = 15) == tmp) == 15L 
#[1] FALSE FALSE