间隔数据的类似直方图的摘要
Histogram-like summary for interval data
如何在 R 中获得类似直方图的区间数据摘要?
我的 MWE 数据有四个区间。
interval range
Int1 2-7
Int2 10-14
Int3 12-18
Int4 25-28
我想要一个类似直方图的函数,它计算间隔 Int1-Int4 如何跨越固定大小的 bin 的范围。
函数输出应如下所示:
bin count which
[0-4] 1 Int1
[5-9] 1 Int1
[10-14] 2 Int2 and Int3
[15-19] 1 Int3
[20-24] 0 None
[25-29] 1 Int4
这里的范围是 [minfloor(Int1, Int2, Int3, Int40), maxceil(Int1, Int2, Int3, Int4)) = [0,30) 并且有六个 bin 的大小 = 5.
我将非常感谢任何指向实现我想要的功能的 R 包或函数的指针。
更新:
到目前为止,我有一个来自 IRanges 包的解决方案,它使用称为 NCList 的快速数据结构,根据用户的说法,它比区间搜索树更快。
> library(IRanges)
> subject <- IRanges(c(2,10,12,25), c(7,14,18,28))
> query <- IRanges(c(0,5,10,15,20,25), c(4,9,14,19,24,29))
> countOverlaps(query, subject)
[1] 1 1 2 1 0 1
但我仍然无法得到重叠的范围。如果我通过会更新。
使用 IRanges
,您应该使用 findOverlaps
或 mergeByOverlaps
而不是 countOverlaps
。不过,默认情况下,它 return 没有匹配项 。
我会把它留给你。相反,将显示使用 data.table
包中的 foverlaps()
的替代方法:
require(data.table)
subject <- data.table(interval = paste("int", 1:4, sep=""),
start = c(2,10,12,25),
end = c(7,14,18,28))
query <- data.table(start = c(0,5,10,15,20,25),
end = c(4,9,14,19,24,29))
setkey(subject, start, end)
ans = foverlaps(query, subject, type="any")
ans[, .(count = sum(!is.na(start)),
which = paste(interval, collapse=", ")),
by = .(i.start, i.end)]
# i.start i.end count which
# 1: 0 4 1 int1
# 2: 5 9 1 int1
# 3: 10 14 2 int2, int3
# 4: 15 19 1 int3
# 5: 20 24 0 NA
# 6: 25 29 1 int4
如何在 R 中获得类似直方图的区间数据摘要?
我的 MWE 数据有四个区间。
interval range
Int1 2-7
Int2 10-14
Int3 12-18
Int4 25-28
我想要一个类似直方图的函数,它计算间隔 Int1-Int4 如何跨越固定大小的 bin 的范围。 函数输出应如下所示:
bin count which
[0-4] 1 Int1
[5-9] 1 Int1
[10-14] 2 Int2 and Int3
[15-19] 1 Int3
[20-24] 0 None
[25-29] 1 Int4
这里的范围是 [minfloor(Int1, Int2, Int3, Int40), maxceil(Int1, Int2, Int3, Int4)) = [0,30) 并且有六个 bin 的大小 = 5.
我将非常感谢任何指向实现我想要的功能的 R 包或函数的指针。
更新:
到目前为止,我有一个来自 IRanges 包的解决方案,它使用称为 NCList 的快速数据结构,根据用户的说法,它比区间搜索树更快。
> library(IRanges)
> subject <- IRanges(c(2,10,12,25), c(7,14,18,28))
> query <- IRanges(c(0,5,10,15,20,25), c(4,9,14,19,24,29))
> countOverlaps(query, subject)
[1] 1 1 2 1 0 1
但我仍然无法得到重叠的范围。如果我通过会更新。
使用 IRanges
,您应该使用 findOverlaps
或 mergeByOverlaps
而不是 countOverlaps
。不过,默认情况下,它 return 没有匹配项 。
我会把它留给你。相反,将显示使用 data.table
包中的 foverlaps()
的替代方法:
require(data.table)
subject <- data.table(interval = paste("int", 1:4, sep=""),
start = c(2,10,12,25),
end = c(7,14,18,28))
query <- data.table(start = c(0,5,10,15,20,25),
end = c(4,9,14,19,24,29))
setkey(subject, start, end)
ans = foverlaps(query, subject, type="any")
ans[, .(count = sum(!is.na(start)),
which = paste(interval, collapse=", ")),
by = .(i.start, i.end)]
# i.start i.end count which
# 1: 0 4 1 int1
# 2: 5 9 1 int1
# 3: 10 14 2 int2, int3
# 4: 15 19 1 int3
# 5: 20 24 0 NA
# 6: 25 29 1 int4