检查列旁边的列是否有正确的true或false值

我想知道如何做一些东西来检查列是否在

低于或高于某个阈值（比如低于0.5）称为LOH en 以上称为不平衡。因此，LOH和INBALANCE的调用应该写在一个新的列中。我尝试了下面的代码

detection<-function(assay,method,thres){
  if(method=="threshold"){
    idx<-ifelse(segmenten["intensity"]<1.1000000 & segmenten["intensity"]>0.900000 & segmenten["Lair"]>thres,TRUE,FALSE)
  }
  if(method=="cnloh"){
    idx<-ifelse(segmenten["intensity"]<1.1000000 & segmenten["intensity"]>0.900000 & segmenten["Lair"]<thres,TRUE,FALSE)
  }
  if(method=="gain"){
    idx<-ifelse(segmenten["intensity"]>1.1000000 & segmenten["Lair"]<thres,TRUE,FALSE)
  }
  if(method=="loss"){
    idx<-ifelse(segmenten["intensity"]<0.900000 & segmenten["Lair"]<thres,TRUE,FALSE)
  }
  if(method=="bloss"){
    idx<-ifelse(segmenten["intensity"]<0.900000 & segmenten["Lair"]>thres,TRUE,FALSE)
  }
  if(method=="bgain"){
    idx<-ifelse(segmenten["intensity"]>1.100000 & segmenten["Lair"]>thres,TRUE,FALSE)
  }
  return(idx)
}

---

检测由于您想要的结果不够清楚，我做了一些假设，并写了一些可能有用或不有用的东西

首先，在您的函数中有一个未定义的对象分段en，我假设这是作为输入提供的数据集，然后使用ifelse，返回的结果是
TRUE
或
FALSE
，但在满足某些条件时，您需要
LOH
或
不平衡

当
时，您需要
不平衡
segmenten[“Lair”]>thres
和
LOH
否则（这里
..
表示条件的另一部分）这将给出一个向量，但您希望它作为附加列出现在主数据集中，不是吗？因此，这可能是您改进代码的一个新起点

detection <- function(assay, method=c('threshold', 'cnloh', 'gain', 'loss', 'bloss', 'bgain'),
                    thres=0.5){
  x <- assay
  idx <- switch(match.arg(method),
         threshold = ifelse(x["intensity"]<1.1 & x["intensity"]>0.9 & x["Lair"]>thres, 'INBALANCE', 'LOH'),
         cnloh     = ifelse(x["intensity"]<1.1 & x["intensity"]>0.9 & x["Lair"]<thres, 'LOH', 'INBALANCE'),
         gain      = ifelse(x["intensity"]>1.1 & x["Lair"]<thres, 'LOH', 'INBALANCE'),
         loss      = ifelse(x["intensity"]<0.9 & x["Lair"]<thres,'LOH', 'INBALANCE'),
         bloss     = ifelse(x["intensity"]<0.9 & x["Lair"]>thres, 'INBALANCE', 'LOH'),
         bgain     = ifelse(x["intensity"]>1.1 & x["Lair"]>thres, 'INBALANCE', 'LOH'))

  colnames(idx) <- 'Checking'
  return(cbind(x, as.data.frame(idx)))
  }

检测无需为其定义函数。只需使用
因子（强度>thres，级别=c（假，真），标签=c（“LOH”，“失衡”））
@Backlin谢谢！剩下的一个问题是阈值的表现如何，是否可以给出评分3个参数，如LOH、平衡和不平衡
因子（findInterval（强度，thres），级别=0:2，标签=c（…）
其中
thres
是两个分隔组的分界点。你着手解决这个问题的方式建议你应该阅读R的基础知识。有很多好书可供选择，既然你似乎知道如何编程，我建议你。在转到更高级的主题之前，它简要介绍了基础知识（没有不必要的赘述）。“我觉得它很有用。”巴克林很抱歉我读了你的最后一条评论。这本书是一个很好的选择，谢谢你的提示！
Data <- read.csv("japansegment data.csv", header=T)

result <- detection(Data, method='threshold', thres=0.5) # 'threshold' is the default value for method
head(result)
       SNP_NAME x0 x1 y pos.start   pos.end chrom count copynumber intensity allele.B   Lair uncertain sample_id
1 SNP_A-1656705  0  0 0    836727  27933161     1   230          2    1.0783        1 0.9218     FALSE GSM288035
2 SNP_A-1677548  0  0 0  28244579 246860994     1  4408          2    0.9827        1 0.9236     FALSE GSM288035
3 SNP_A-1669537  0  0 0    100819 159783145     2  3480          2    0.9806        1 0.9193     FALSE GSM288035
4 SNP_A-1758569  0  0 0 159783255 159791136     2     5          2    1.7244        1 0.9665     FALSE GSM288035
5 SNP_A-1662168  0  0 0 159817465 168664268     2   250          2    0.9786        1 0.9197     FALSE GSM288035
6 SNP_A-1723506  0  0 0 168721411 168721920     2     2          2    1.8027       -4     NA     FALSE GSM288035
   Checking
1 INBALANCE
2 INBALANCE
3 INBALANCE
4       LOH
5 INBALANCE
6       LOH