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我正在编写一个 R 代码来计算/选择两列中两个值的绝对差小于某个值（比如 0.1）的行。它读取两个文件和两个列号，在此基础上完成计算。

args<-commandArgs(TRUE)
f1<-args[1]
f2<-args[2]
col1<-args[3]
col2<-args[4]

if (length(args) <4) {
    stop("\n\nUsage: file1 file2 column1 column2 >output\n\n")
}
pearsoncor<-function(in1,in2,x,y){
# Read in data
file1<-read.table(in1,header=F)
file2<-read.table(in2,header=F)
col1<-as.integer(x)
col2<-as.integer(y)

# Calculate pearson correlation

    cor_r <- which(file1[,col1] != '.' & file2[,col2] != '.')
    file1.filter<-file1[cor_r,col1]
    file2.filter<-file2[cor_r,col2]
    x=cor.test(c(file1.filter),c(file2.filter),method="pearson")
    fname=paste(basename(in1), " and ", basename(in2),sep="")
    print(fname)
    print(x)
    conc_c <- 0
    for (i in 1:length(cor_r)) 
    {
        dif<-abs(file1.filter[i,] - file2.filter[i,])
        if (dif <0.1){
            conc_c = conc_c +1
        }
    }
    print(conc_c)
}

pearsoncor(f1,f2,col1,col2)

测试文件：两个以制表符分隔的测试文件。

==> t1.txt <==
chr1    10468   10470   .       1       +       chr1    10468   10470   0.762   2
chr1    10470   10472   .       2       +       chr1    10470   10472   0.738   2
chr1    10483   10485   .       3       +       chr1    10483   10485   0.865   2
chr1    10488   10490   .       4       +       chr1    10488   10490   0.825   2
chr1    10492   10494   .       5       +       chr1    10492   10494   0.894   2
chr1    10496   10498   .       6       +       chr1    10496   10498   0.859   2
chr1    10524   10526   .       7       +       chr1    10524   10526   0.954   2
chr1    10541   10543   .       8       +       chr1    10541   10543   0.876   2
chr1    10562   10564   .       9       +       chr1    10562   10564   0.829   2
chr1    10570   10572   .       10      +       chr1    10570   10572   .   2

==> t2.txt <==
chr1    10468   10470   .       1       +       chr1    10468   10470   0.69    2
chr1    10470   10472   .       2       +       chr1    10470   10472   0.7     2
chr1    10483   10485   .       3       +       chr1    10483   10485   0.911   2
chr1    10488   10490   .       4       +       chr1    10488   10490   0.894   2
chr1    10492   10494   .       5       +       chr1    10492   10494   0.714   2
chr1    10496   10498   .       6       +       chr1    10496   10498   0.857   2
chr1    10524   10526   .       7       +       chr1    10524   10526   0.984   2
chr1    10541   10543   .       8       +       chr1    10541   10543   0.955   2
chr1    10562   10564   .       9       +       chr1    10562   10564   0.981   2
chr1    10570   10572   .       10      +       chr1    10570   10572   0.979   2

跑步：

Rscript script.r t1.txt t2.txt 10 10

我无法在代码中完成绝对值计算。它给出了这个错误：

Error in `[.default`(file1.filter, i, ) : incorrect number of dimensions
Calls: pearsoncor.jgu -> [ -> [.factor -> NextMethod
Execution halted

错误消息的第一行也来自这里：

> file1.filter[1,]
Error in `[.default`(file1.filter, 1, ) : incorrect number of dimensions

> dput(head(file1.filter))
c(0.762, 0.738, 0.865, 0.825, 0.894, 0.859)
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1 回答 1

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file1.filter和file2.filter都是向量，因此语法file1.filter[i,]会导致错误，可以通过简单地使用来纠正file1.filter[i]（您还需要使用file2.filter[i]）。

话虽如此，您对循环所做的for只是计算两个向量元素相差不超过 0.1 的次数：

conc_c <- 0
for (i in 1:length(cor_r)) 
{
    dif<-abs(file1.filter[i,] - file2.filter[i,])
    if (dif <0.1){
        conc_c = conc_c +1
    }
}
print(conc_c)

这可以在 R 中的一行中完成：

print(sum(abs(file1.filter - file2.filter) < 0.1))

基本上abs(file1.filter - file2.filter) < 0.1返回每个元素是否相距小于 0.1 的向量，并为每个值加sum1，为每个TRUE值加 0 FALSE，有效地将TRUE向量中的值的数量相加。

于 2015-12-15T15:58:12.887 回答