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私は R の初心者でsmooth.spline()、大きなデータフレームに適用しようとしています。関連するスレッド (「n 関数のリストをデータフレームの各行に適用する」、「スプライン基底行列を適用する方法」など) を見てきました。これが私のデータフレームであり、これまでに試したことは次のとおりです。

> dim(mUnique)  
[1] 4565    9  
> str(mUnique)  
'data.frame':   4565 obs. of  9 variables:  
 $ Group.1: Factor w/ 4565 levels "mal_mito_1","mal_mito_2",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...  
 $ h0     : num  0.18 -0.025 0.212 0.015 0.12 ...  
 $ h6     : num  -0.04 -0.305 -0.188 -0.185 -0.09 ...  
 $ h12    : num  -0.86 -1.1 -1.01 -1.04 -0.91 ...  
 $ h18    : num  -0.73 -1.215 -1.222 -0.355 -0.65 ...  
 $ h24    : num  0.04 0.025 -0.143 0.295 0.09 ...  
 $ h30    : num  -0.14 1.275 0.732 -0.015 -0.27 ...  
 $ h36    : num  1.44 1.795 1.627 0.385 0.91 ...  
 $ h42    : num  1.49 1.385 1.397 0.305 1.12 ...  

> head(mUnique)  
          ID      h0      h6     h12     h18     h24     h30    h36    h42  
1      mal_mito_1  0.1800 -0.0400 -0.8600 -0.7300  0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900  
2      mal_mito_2 -0.0250 -0.3050 -1.1050 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850  
3      mal_mito_3  0.2125 -0.1875 -1.0075 -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975  
4 mal_rna_10_rRNA  0.0150 -0.1850 -1.0450 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050  
5 mal_rna_11_rRNA  0.1200 -0.0900 -0.9100 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200  
6 mal_rna_14_rRNA  0.0200 -0.0200 -0.8400 -0.6600  0.1700 -0.0900 0.6200 0.0800

各行に個別に適用でき、これまでのところsmooth.spline良さspline()そうです (48 ポイントが必要です。後で でそれを行う方法を見つけますsmoooth.spline spar)。

> time <- c(0,6,12,18,24,30,36,42)  
> plot(time, mUnique[1, 2:9])  
> smooth <- smooth.spline(time, mUnique[1, 2:9])  
> lines(smooth, col="blue")  
> splin <-spline(time, mUnique[1, 2:9], n=48)  
> lines(splin, col="blue")

私の質問は基本的なことだと思いますが、データフレーム全体に適用して、平滑化されたスプラインの各ノットの座標を持つ行列 4565 * 49 を取得するにはどうすればsmooth.spline()よいですか? spline()そのデータをプロットすることはあまり気にしません。

私は試した：

> smooth <- smooth.spline(time, mUnique[, 2:9]|factor(ID))

さて、何をすべきかわからない。それはループを作ることの問題ですか？

前もって感謝します

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2 に答える 2

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これはあなたが探しているものですか？

time <- c(0,6,12,18,24,30,36,42)

t(
  apply(mUnique[-1],1,
    function(x){
      tmp <- smooth.spline(time,x)
      predict(tmp,seq(min(time),max(time),length.out=49))$y
    }
  )
)

あなたが説明したように、それはあなたにマトリックスを与えるはずです。

追加の説明：

最初の列（mUnique[-1]）を削除します。これはそれを行うためのリストの方法です、あなたはまた行うことができますmUnique[,-1]、それはマトリックスの同等物です。どちらもデータフレームで機能します。

次に、最初のマージンである行に関数を適用するように適用するように指示します。

私が定義する関数、

function(x){
        tmp <- smooth.spline(time,x)
        predict(tmp,seq(min(time),max(time),length.out=49))$y
    }

2ライナーです：

  • 平滑スプラインを計算します
  • 49ポイント（seq(min(time),max(time),length.out=49)）の規則的なシーケンスの予測を計算し、その予測のy値を取得します。

この関数定義のxは、渡される引数です。この場合、apply関数によって渡される1つの行を表します。

最後に、行列（）を転置して、t要求した形式にします。

コードは、次のテストケースで完全に実行されます。

mUnique <- read.table(textConnection("
         ID      h0      h6     h12     h18     h24     h30    h36    h42
     mal_mito_1  0.1800 -0.0400 -0.8600 -0.7300  0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900
     mal_mito_2 -0.0250 -0.3050 -1.1050 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850
     mal_mito_3  0.2125 -0.1875 -1.0075 -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975
mal_rna_10_rRNA  0.0150 -0.1850 -1.0450 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050
mal_rna_11_rRNA  0.1200 -0.0900 -0.9100 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200
mal_rna_14_rRNA  0.0200 -0.0200 -0.8400 -0.6600  0.1700 -0.0900 0.6200 0.0800 ")
,header=T)

time <- c(0,6,12,18,24,30,36,42)

time私のコードを実行する前に必ず定義してください...

于 2011-03-29T11:34:50.833 に答える
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object のデータのスニペットを使用して、dat(私が思うに) やりたいことを実行できます。最初に、 を介して平滑化スプラインに適合する小さなラッパー関数を作成しsmooth.spline()、次に、一連の位置に対するこのスプラインからの応答を予測しnます。あなたが求めるn = 48ので、それをデフォルトとして使用します。

そのようなラッパー関数の 1 つを次に示します。

SSpline <- function(x, y, n = 48, ...) {
    ## fit the spline to x, and y
    mod <- smooth.spline(x, y, ...)
    ## predict from mod for n points over range of x
    pred.dat <- seq(from = min(x), to = max(x), length.out = n)
    ## predict
    preds <- predict(mod, x = pred.dat)
    ## return
    preds
}

これがデータの最初の行で機能することを確認します。

> res <- SSpline(time, dat[1, 2:9])
> res
$x
 [1]  0.000000  0.893617  1.787234  2.680851  3.574468  4.468085  5.361702
 [8]  6.255319  7.148936  8.042553  8.936170  9.829787 10.723404 11.617021
[15] 12.510638 13.404255 14.297872 15.191489 16.085106 16.978723 17.872340
[22] 18.765957 19.659574 20.553191 21.446809 22.340426 23.234043 24.127660
[29] 25.021277 25.914894 26.808511 27.702128 28.595745 29.489362 30.382979
[36] 31.276596 32.170213 33.063830 33.957447 34.851064 35.744681 36.638298
[43] 37.531915 38.425532 39.319149 40.212766 41.106383 42.000000

$y
 [1]  0.052349585  0.001126837 -0.049851737 -0.100341294 -0.150096991
 [6] -0.198873984 -0.246427429 -0.292510695 -0.336721159 -0.378381377
[11] -0.416785932 -0.451229405 -0.481006377 -0.505411429 -0.523759816
[16] -0.535714043 -0.541224748 -0.540251293 -0.532753040 -0.518689349
[21] -0.498019582 -0.470750611 -0.437182514 -0.397727107 -0.352796426
[26] -0.302802508 -0.248157388 -0.189272880 -0.126447574 -0.059682959
[31]  0.011067616  0.085850805  0.164713260  0.247701633  0.334851537
[36]  0.425833795  0.519879613  0.616194020  0.713982047  0.812448724
[41]  0.910799082  1.008296769  1.104781306  1.200419068  1.295380186
[46]  1.389834788  1.483953003  1.577904960

> plot(time, dat[1, 2:9])
> lines(res, col = "blue")

与える：

適合スプラインのプロット

これは機能しているように見えるので、関数を一連のデータに適用し、$yによって返されたオブジェクトのコンポーネントのみを保持できますSSpline()。そのために、次を使用しますapply()。

> res2 <- apply(dat[, 2:9], 1,
+               function(y, x, ...) { SSpline(x, y, ...)$y },
+               x = time)
> head(res2)
                1           2           3           4           5           6
[1,]  0.052349585 -0.02500000  0.21250000 -0.06117869 -0.02153366 -0.02295792
[2,]  0.001126837 -0.04293509  0.17175460 -0.10994988 -0.06538250 -0.06191095
[3,] -0.049851737 -0.06407856  0.12846458 -0.15838412 -0.10899505 -0.10074427
[4,] -0.100341294 -0.09168227  0.08005550 -0.20614476 -0.15213426 -0.13933920
[5,] -0.150096991 -0.12899810  0.02395291 -0.25289514 -0.19456304 -0.17757705
[6,] -0.198873984 -0.17927793 -0.04241763 -0.29829862 -0.23604434 -0.21533911

現在res2、48 行と 6 列が含まれています。6 列は、ここで使用されている の各行を指しdatます。逆にしたい場合は、 : を転置するだけres2ですt(res2)。

matplot()簡単な呼び出しで何が行われたかを確認できます。

> matplot(x = seq(min(time), max(time), length = 48), 
+         y = res2, type = "l")

これは以下を生成します:

適合スプライン

于 2011-03-29T11:56:12.127 に答える