R 数据帧上的反向重新缩放
Reversed rescaling on R dataframe
我目前正在使用 R 为酵母中的蛋白质分配突变显着性值。
我有一个如下所示的数据框:
Genes q_values
1 HNT1 4.836462e-01
2 EMP47 6.792469e-01
3 QDR2 6.357284e-01
4 TMS1 9.781394e-01
5 TMS1 8.672664e-01
...
但是,有时 q_value 会明显低于其他值:
...
35 HHF1 5.565396e-01
36 RGA2 2.323061e-12
37 CDC24 8.174687e-01
...
# Notice how value for row 36 is very low
我想将这些 q_value 重新调整为 1-10000 的比例。但是,我需要最高的原始 q_value(即 ~9.85e-01)成为新比例最低的(e.i. 值为 1).相反,最低的原始 q_value(即 ~1.36e-13)需要是新比例的最高值(e.i。值为 10000)。
我已经尝试对此处提出的等式进行变体:https://stats.stackexchange.com/questions/25894/changing-the-scale-of-a-variable-to-0-100。
但是我没有设法得到我期待的结果。
执行此操作的最佳方法是什么?
也许您可以尝试使用下面的代码重新调整 q 值
within(df, rescaled_q_values <- 1e5*(max(new_q_values)-new_q_values)/diff(range(new_q_values)))
这给出了
new_yeast_genes new_q_values rescaled_q_values
1 HNT1 4.836462e-01 50554.47
2 EMP47 6.792469e-01 30557.25
3 QDR2 6.357284e-01 35006.36
4 TMS1 9.781394e-01 0.00
5 TMS1 8.672664e-01 11335.09
35 HHF1 5.565396e-01 43102.22
36 RGA2 2.323061e-12 100000.00
37 CDC24 8.174687e-01 16426.16
数据
df <- structure(list(new_yeast_genes = c("HNT1", "EMP47", "QDR2", "TMS1",
"TMS1", "HHF1", "RGA2", "CDC24"), new_q_values = c(0.4836462,
0.6792469, 0.6357284, 0.9781394, 0.8672664, 0.5565396, 2.323061e-12,
0.8174687)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3",
"4", "5", "35", "36", "37"))
我目前正在使用 R 为酵母中的蛋白质分配突变显着性值。
我有一个如下所示的数据框:
Genes q_values
1 HNT1 4.836462e-01
2 EMP47 6.792469e-01
3 QDR2 6.357284e-01
4 TMS1 9.781394e-01
5 TMS1 8.672664e-01
...
但是,有时 q_value 会明显低于其他值:
...
35 HHF1 5.565396e-01
36 RGA2 2.323061e-12
37 CDC24 8.174687e-01
...
# Notice how value for row 36 is very low
我想将这些 q_value 重新调整为 1-10000 的比例。但是,我需要最高的原始 q_value(即 ~9.85e-01)成为新比例最低的(e.i. 值为 1).相反,最低的原始 q_value(即 ~1.36e-13)需要是新比例的最高值(e.i。值为 10000)。
我已经尝试对此处提出的等式进行变体:https://stats.stackexchange.com/questions/25894/changing-the-scale-of-a-variable-to-0-100。 但是我没有设法得到我期待的结果。
执行此操作的最佳方法是什么?
也许您可以尝试使用下面的代码重新调整 q 值
within(df, rescaled_q_values <- 1e5*(max(new_q_values)-new_q_values)/diff(range(new_q_values)))
这给出了
new_yeast_genes new_q_values rescaled_q_values
1 HNT1 4.836462e-01 50554.47
2 EMP47 6.792469e-01 30557.25
3 QDR2 6.357284e-01 35006.36
4 TMS1 9.781394e-01 0.00
5 TMS1 8.672664e-01 11335.09
35 HHF1 5.565396e-01 43102.22
36 RGA2 2.323061e-12 100000.00
37 CDC24 8.174687e-01 16426.16
数据
df <- structure(list(new_yeast_genes = c("HNT1", "EMP47", "QDR2", "TMS1",
"TMS1", "HHF1", "RGA2", "CDC24"), new_q_values = c(0.4836462,
0.6792469, 0.6357284, 0.9781394, 0.8672664, 0.5565396, 2.323061e-12,
0.8174687)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3",
"4", "5", "35", "36", "37"))