R 如何在数据帧的每列中应用函数？

我有以下数据框，R中有345行和237列：

snp1 snp2 snp3 ... snp237 
0 1 2 ... 0
0 1 1 ... 1
1 1 2 ... 2
1 0 0 ... 0
... ... ... ...
2 2 1 ... 0

我希望在每列中应用以下函数：

D=(number of 0)/(number of rows)
H=(number of 1)/(number of rows)
R=(number of 2)/(number of rows)
p=D+(0.5*H)
q=R+(0.5*H)

最后，我想将每个snp的“p”和“q”存储在一个向量中。这个函数在R的单个命令中为每个snp计算“p”和“q”。这是可能的吗

输出为：

snp1 snp2 snp3 ... snp237
p1 p2 p3 ... ... p237
q1 q2 q3 ... ... q237

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提前感谢。

这里有一个带有

tidyverse

的选项。根据OP代码中的逻辑创建一个函数（

f1

），以返回长度为2的

列表，然后在
summary\u all
中使用该函数对数据集的每一列应用该函数

#DATA
set.seed(42)
d = data.frame(snp1 = sample(0:2, 10, TRUE),
               snp2 = sample(0:2, 10, TRUE),
               snp3 = sample(0:2, 10, TRUE))

#Function    
foo = function(x){
    len = length(x)
    D = sum(x == 0)/len
    H = sum(x == 1)/len
    R = sum(x == 2)/len
    p = D + 0.5 * H
    q = R + 0.5 * H
    return(c(p = p, q = q))
}

#Run foo for each column   
sapply(d, foo)
#  snp1 snp2 snp3
#p 0.35 0.4  0.35
#q 0.65 0.6  0.65

library(dplyr)
library(tidyr)
f1 <- function(x) {
              H <- 0.5 * mean(x == 1)
              list(list(p = mean(x == 0) + H,
                  q = mean(x == 2) + H))
                  }
df1 %>%
   summarise_all(f1) %>% 
   unnest
#  snp1  snp2  snp3
#1 0.75 0.625 0.375
#2 0.25 0.375 0.625

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
f1%
不耐烦
#snp1 snp2 snp3
#1 0.75 0.625 0.375
#2 0.25 0.375 0.625

数据
df1您期望的输出是什么样子的？我期望每个snp（列）都有一个带有p和q的向量。请尝试
f1%unest
df1 <- structure(list(snp1 = c(0L, 0L, 1L, 1L), snp2 = c(1L, 1L, 1L, 
 0L), snp3 = c(2L, 1L, 2L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
  -4L))