各位先進 又來請教問題了 謝謝大家指導
先上資料檔 https://www.dropbox.com/s/s0rmp73n08qbyfl/test0430.csv?dl=0
第一部分
#註：資料檔中的NA值可先忽略
#以下語法皆只能處理單欄資料
###讀檔並轉成類別型資料###
temp=read.csv("C:\\Users\\Win\\Desktop\\test0430.csv",header=T)
for(i in 1:ncol(temp)) temp[,i]=as.character(temp[,i])
###MAF計算###
table.rs1=table(temp[,1]) #可知rs1的 0有116個,1有31個,2有2個
#計算n
n0=116;n1=31;n2=2;
n=n0+n1+n2
#計算minor allele frequencies(MAF)
p=((2*n0)+n1)/(2*n);q=1-p
maf=pmin(p,q)
問題1：我該如何把每欄的rs用迴圈的方式計算完
問題2：全部rs計算完畢後，若該rs計算出來的maf<0.05，就存到另一個csv檔，
其rs下的資料也要保留，因為要繼續做後續的分析，所以新的csv檔維度為149*欄數
第二部分
#註：資料檔中的NA值可先忽略
#以下語法皆只能處理單欄資料
###讀檔並轉成類別型資料###
temp=read.csv("C:\\Users\\Win\\Desktop\\test0430.csv",header=T)
for(i in 1:ncol(temp)) temp[,i]=as.character(temp[,i])
###Likelihood ratio test for Hardy Weinberg equilibrium###
#以rs1為例
obs=cbind(n0=n0,n1=n1,n2=n2)
exp=(cbind(p*p,2*p*q,q*q))*n
chisq=(obs-exp)
chisq.ratio=(chisq*chisq)/exp
hwe.chisq=apply(chisq.ratio,1,sum)
hwe.chisq.p=1-pchisq(hwe.chisq,df=1)
問題3：我該如何把每欄的rs用迴圈的方式計算完
問題4：全部rs計算完畢後，若該rs計算出來的hwe.chisq.p<0.05，就存到另一個csv檔，
其rs下的資料也要保留，因為要繼續做後續的分析，所以新的csv檔維度為149*欄數
以上是我的問題，有勞各位先進前輩指導，謝謝

我認為table這問題 我上次的code可以解決看起來你並沒有把他學起來我的問題，不該用太難的方式去解決問題。

對不起cel大 其實我是看不太懂你的code...我只會用套件,但對於資料預處理或流程控制尚還在學習..

推薦你用plyr的colwise處理data.frame的逐行作業colwise(function(x){tmp = table(x);n0 = tmp["0"]n1 = tmp["1"];n2 = tmp["2"];n = n0 + n1 + n2p=((2*n0)+n1)/(2*n);maf=pmin(p,1-p)})(temp)

晚點試試看 cel大謝謝你