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r - R：具有多个条件的子集大数据框

问题描述

我有一个包含 1200 万行和 5 列的大型数据框。我想对具有多个条件的大型数据框进行子集化。我需要使用不同的条件多次执行此操作，因此我创建了一个查找表和一个 for 循环。

下面的代码循环遍历大型数据帧并对其进行子集化，将每次迭代保存为列表中的列表。循环完成后，我将列表组合成一个数据框。

我当前的设置功能，但速度非常慢（8 个循环大约需要 15 分钟）。子集实际上比计算 1200 万行表的平均值和 SD 所花费的时间更多！

关于如何加快速度的任何建议？

>scaled
| chr  | site | Average_CPMn | SD_CPMn |
|------|------|--------------|---------|
| chrI | 1    | 0.071        | 0.070   |
| chrI | 2    | 0.120        | 0.111   |
| chrI | 3    | 0.000        | 0.000   |
| chrI | 4    | 0.000        | 0.000   |
| chrI | 5    | 0.000        | 0.000   |
| chrI | 6    | 0.156        | 0.056   |
...12,000,000 rows

>genes.df
| Gene    | Chromosome | Meta_Start | Meta_Stop |
|---------|------------|------------|-----------|
| YGL234W | chrVII     | 55982      | 59390     |
| YGR061C | chrVII     | 611389     | 616465    |
| YMR120C | chrXIII    | 507002     | 509780    |
| YLR359W | chrXII     | 843782     | 846230    |

scaled <- read_rds("~/Desktop/scaled.rds")
subset_list = list()
for (i in 1:nrow(genes.df)) {
  subset <- scaled %>%
    dplyr::filter(chr == genes.df$Chromosome[i] & site >= genes.df$Meta_Start[i] & site <= genes.df$Meta_Stop[i]) %>%
    dplyr::mutate(Gene = genes.df$Gene[i])
  subset_list[[i]] <- subset

#combine gene-list into single dataframe
counts_subset <- as.data.frame(do.call(rbind, subset_list)) %>%
  left_join(genes.df, by = "Gene")

标签： rloopsdplyrsubset

解决方案

您没有共享数据/样本，因此很难演示，但是，建议使用semi_join（如果您只想子集）或left_join（如果想改变）有点像这样tidyverse

scaled %>% semi_join(genes.df %>% pivot_longer(c(Meta_start, Meta_stop)) %>% 
                                  group_by(Gene, Chromosome) %>%
                                  complete(value = seq(min(value), max(value), 1)) %>%
                                  ungroup %>% select(-name), by = c('chr' = 'Chromosome', 'site' = 'value'))

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