Как подмножить столбец фрейма данных на основе условий другого столбца?

Для каждого имени столбца с префиксом nM* я хочу найти каждую строку со значением <500 и сохранить соответствующее значение строки Peptide как pep500. Мой код ниже возвращает пустой вектор pep500.

netmhc <- read.table("31917_NetMHC.xls", sep = "\t", row.names=NULL, header=TRUE, skip=1)
# Find peptides with binding affinity <500nM
pep500 <- vector()
for(i in 1:ncol(netmhc)){
  if (grepl('nM', colnames(netmhc[i])==TRUE)){
    for(j in 1:nrow(netmhc)) {
      if (j>=500){
        skip
      }
      else{
        for(k in netmhc["Peptide"]){
          pep500[i] <- k
        }
      }
    }    
  }
}

Структура данных

structure(list(Pos = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Peptide = c("VPVISPRIH", "SGRHNWEVG", "SGIHPGATT", 
"TELAKHQAI", "QHTHAIESN", "QVALEELRR", "SLALLELSV", "KFHATEENR", 
"STESEIPDY", "AALLQSKSN", "VEGLCYLTG", "RPGLWPAPN", "LNGLDQQMI", 
"EELQWIFPS", "GASPVPNPS"), ID = 1:15, nM = c(46125.8, 43001.7, 
30957.3, 11468.1, 45431.9, 46655.8, 166.5, 40224.7, 38301.1, 
42644, 44350.7, 29476.3, 20441.6, 9224.3, 28582.4), Rank = c(75, 
55, 23, 9.5, 70, 85, 1.5, 41, 35, 50, 60, 22, 14, 8, 21), Core = c("VPVISPRIH", 
"SGRHNWEVG", "SGIHPGATT", "TELAKHQAI", "QHTHAIESN", "QVALEELRR", 
"SLALLELSV", "KFHATEENR", "STESEIPDY", "AALLQSKSN", "VEGLCYLTG", 
"RPGLWPAPN", "LNGLDQQMI", "EELQWIFPS", "GASPVPNPS"), nM.1 = c(32273.4, 
24415.1, 37350.4, 1954.7, 39374.7, 39018.4, 8669.8, 42118.9, 
37011.7, 26852.3, 32381.1, 25391.5, 19678.8, 32284.2, 28078.5
), Rank.1 = c(60, 33, 80, 2.5, 90, 90, 8.5, 99, 80, 40, 60, 36, 
23, 60, 43), Core.1 = c("VPVISPRIH", "SGRHNWEVG", "SGIHPGATT", 
"TELAKHQAI", "QHTHAIESN", "QVALEELRR", "SLALLELSV", "KFHATEENR", 
"STESEIPDY", "AALLQSKSN", "VEGLCYLTG", "RPGLWPAPN", "LNGLDQQMI", 
"EELQWIFPS", "GASPVPNPS"), H_Avg_Ranks = c(66.667, 41.25, 35.728, 
3.958, 78.75, 87.429, 2.55, 57.986, 48.696, 44.444, 60, 27.31, 
17.405, 14.118, 28.219), N_binders = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-15L))

Ожидаемый результат: pep500 = SLALLELSV

@акрун SLALLELSV

melolili 05.05.2022 20:19
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
1
27
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Мы можем использовать if_any в filter, т.е. перебрать столбцы с именами starts_with префикс 'nM', проверить, есть ли в каком-либо из этих столбцов менее 500 в каких-либо столбцах в зацикленном

library(dplyr)
pep500 <-  df %>% 
    filter(if_any(starts_with("nM"), ~ .x < 500))

-выход

pep500
  Pos   Peptide ID    nM Rank      Core   nM.1 Rank.1    Core.1 H_Avg_Ranks N_binders
1   0 SLALLELSV  7 166.5  1.5 SLALLELSV 8669.8    8.5 SLALLELSV        2.55         1

Другие вопросы по теме