第R語言行篩選的方法之filter函數(shù)詳解目錄1.數(shù)據(jù)2.生成ID列和類型3.提取effect大于0.1的行4.提取加性效應，且effect小于0的行5.根據(jù)部分行名刪選6.固定字符特征進行行篩選總結下面介紹一下R語言中行篩選的方法，主要介紹filter函數(shù)

1.數(shù)據(jù)

這里，使用asreml分析中的BLUP值為例，相關的模型為：

m1=asreml(Phen~G,random=~vm(Progeny,ainv)+vm(Dam,ainv)+vm(Progeny,dinv),

workspace="10Gb",residual=~idv(units),data=dat)

summary(m1)$varcomp

計算育種值：

blup=coef(m1)$random

head(blup)

tail(blup)

數(shù)據(jù)特點：

沒有ID列，rownames的前綴為類型，比如vm(Progeny,ainv)為加性效應的BLUP值，vm(Progeny,dinv)為顯性效應的BLUP值。

提取目的：

提取加性效應的BLUP值，顯性效應的BLUP值和母體效應的BLUP值提取BLUP值大于0.1的個體

2.生成ID列和類型

首先，把rowname提取，作為新的一列

blup1=blup%%as.data.frame()%%mutate(ID=rownames(.))

head(blup1)

根據(jù)下劃線，進行分列：

blup2=blup1%%separate(ID,into=c("Type","IID"),sep="_",remove=F)

head(blup2)

3.提取effect大于0.1的行

re1=blup2%%filter(effect0.1)

head(re1)

4.提取加性效應，且effect小于0的行

這里，條件之間，默認是并集，如果想用交集，用|間隔。

re2=blup2%%filter(Type=="vm(Progeny,ainv)",effect0)

head(re2)

5.根據(jù)部分行名刪選

select函數(shù)，可以根據(jù)開頭，中間，結尾，進行列的刪選。

filter結合其它函數(shù)，也可以進行行的篩選。

如果想對ID中，包含ainv的行，進行篩選，可以這樣操作：

re3=blup2%%filter(str_detect(ID,"ainv"))%%arrange(-effect)

head(re3)

注意，這里str_detect的pattern是正則表達式。如果直接用原始的字符：

re3=blup2%%filter(str_detect(ID,"vm(Progeny,ainv)"))%%arrange(-effect)

head(re3)

可以看到，報錯，如果想要支持，需要對括號用兩個反斜線進行轉義。

轉義后的代碼：

re3=blup2%%filter(str_detect(ID,"vm\\(Progeny,ainv\\)"))%%arrange(-effect)

head(re3)

6.固定字符特征進行行篩選

str_detect沒有fixed=T的選項，如果想固定字符匹配，可以用fixed()函數(shù)：

re3=blup2%%filter(str