값을 바꾸고 if/for 루프를 사용하여 행을 추가하십시오.

Question

이 0이 아니면 Sire을 새로운 Id으로 바꿔야합니다. 그리고 그 후에 매회 새로운 행을 새로 추가합니다 (Id 및 Sex).

예를 들어, 첫 번째 행의 0을 s1073으로 바꾸고 데이터에 새로운 행을 1 s1073 0 0 2으로 추가해야합니다. 마찬가지로 Dam이 0이고 Sir이 아닌 경우 0이면 행 7과 같이 데이터 세트에 새 행을 추가하려면 으로 Dam 0을 다시 입력하고 데이터 프레임에 1 d900 0 0 2으로 새 행을 추가해야합니다.

누구든지이 문제를 해결할 수 있습니까?

FID ID Sire Dam Sex 
1 1832 0 1073 1 
1 1833 1201 1251 2 
1 1834 15 560 1 
1 1835 1598 1583 1 
1 1836 0 13 1 
1 1837 1107 562 1 
1 1838 900 0 1 
1 1839 900 571 2 
1 1840 900 0 1 
1 1841 0 415 1 
1 1842 0 0 2 
1 1843 1201 303 2 
1 1844 0 0 1 
1 1845 1107 557 2 
1 1846 15 749 2 

Answer 1

나는 이것이 plink FAM 형식으로 추측하고, 어떤 사람은 아버지 나 어머니 누락, 모두 다음 할 수없는 경우에 우리는 부모 중 적어도 하나가 개인 누락 부모를 추가 할 부모를 추가하지 마십시오.

# dummy fam data with missing parents 
df1 <- read.table(text = "FID IID Father Mother Sex 
1 1 0 2 1 
        1 2 0 0 2 
        1 3 0 2 1 
        1 4 0 2 2 
        2 1 3 0 1 
        2 2 3 0 2 
        2 3 0 0 1 
        3 1 0 0 1 
        4 1 0 0 1 
        4 2 0 0 2 
        4 3 1 2 2 
        4 4 1 2 2 
        ", header = TRUE, 
        colClasses = "character") 

더미 데이터에 대한 참고 :
- FID == 1은 아버지가없는
- FID == 2는 어머니가 누락
- FID == 3와 한 개인 가족 어떤 부모
- FID == 4 실종 부모

작업 없다, 아버지 또는 그들 중 하나가 누락 된 경우에만 어머니 누락 추가합니다. 즉, 아버지 == 0 및 어머니 == 0이 모두 누락 된 경우 부모를 추가하지 마십시오.

library(dplyr) # using dplyr for explicity of steps. 

# update 0 to IID for missing Father and Mother with suffix f and m 
df1 <- 
    df1 %>% 
    mutate(
    FatherNew = if_else(Father == "0" & Mother != "0", paste0(Mother, "f", IID), Father), 
    MotherNew = if_else(Mother == "0" & Father != "0", paste0(Father, "m", IID), Mother)) 

# add missing Fathers 
missingFather <- df1 %>% 
    filter(
    FatherNew != "0" & 
     MotherNew != "0" & 
     !FatherNew %in% df1$IID) %>% 
    transmute(
    FID = FID, 
    IID = FatherNew, 
    Father = "0", 
    Mother = "0", 
    Sex = "1") %>% 
    unique 


# add missing Mothers 
missingMother <- df1 %>% 
    filter(
    FatherNew != "0" & 
     MotherNew != "0" & 
     !MotherNew %in% df1$IID) %>% 
    transmute(
    FID = FID, 
    IID = MotherNew, 
    Father = "0", 
    Mother = "0", 
    Sex = "2") %>% 
    unique 

# update new Father/Mother IDs 
res <- df1 %>% 
    transmute(
    FID = FID, 
    IID = IID, 
    Father = FatherNew, 
    Mother = MotherNew, 
    Sex = Sex) 

# add missing Fathers/Mothers as new rows, and sort 
res <- rbind(
    res, 
    missingFather, 
    missingMother) %>% 
    arrange(FID, IID) 

결과, 출력

res 
# FID IID Father Mother Sex 
# 1 1 1 2f1  2 1 
# 2 1 2  0  0 2 
# 3 1 2f1  0  0 1 
# 4 1 2f3  0  0 1 
# 5 1 2f4  0  0 1 
# 6 1 3 2f3  2 1 
# 7 1 4 2f4  2 2 
# 8 2 1  3 3m1 1 
# 9 2 2  3 3m2 2 
# 10 2 3  0  0 1 
# 11 2 3m1  0  0 2 
# 12 2 3m2  0  0 2 
# 13 3 1  0  0 1 
# 14 4 1  0  0 1 
# 15 4 2  0  0 2 
# 16 4 3  1  2 2 
# 17 4 4  1  2 2 

Answer 2

내가 나를 오프 스프링 실종 알아낼이 대답은 매우 유용하다고 생각을 확인합니다. 감사!