将数值传递到使用dplyr的函数中

我正在尝试编写一个函数，用于过滤所有包含

NA

且调整后的

pvalue

低于某个阈值的行

代码

filter_results <- function(result, pvalue){
    df <- as.data.frame(result)
    df<- df %>%
        filter(!is.na(padj))  %>%
        filter(padj< pvalue)
    return(df)
}

dds_res_filtered_pvalue <- filter_results(dds_res_simple, 0.01)

问题

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如何将数值传递到使用dplyr的函数中？

查看数据框的名称和列名，我猜您使用的是DESeq2。数据框中有一个名为pvalue的列，因此您必须使用另一个变量，否则它将使用筛选器（）中的pvalue列：

现在我们修改您的函数，使用“截止”而不是pvalue：

filter_results <- function(result, cutoff){
    df <- as.data.frame(result)
    df<- df %>%
        filter(!is.na(padj))  %>%
        filter(padj< cutoff)
    return(df)
}

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为了应用dplyr-y，您需要使用非标准评估function@Sotos我不这么认为，只有当列名传递给函数时才需要NSE。此处没有传递任何列名。@n您可以通过添加数据使此帖子可复制吗。这个函数在理想情况下应该可以工作。哦..错过了。我又冲进去了。认为pvalue是一列：）这里使用

库（tidyverse）没有问题；筛选结果（mtcars%>%变异（padj=cyl），8）

library(DESeq2)
library(dplyr)
set.seed(100)
dds = makeExampleDESeqDataSet(betaSD = 1)
dds = DESeq(dds)
dds_res_simple = results(dds)

colnames(dds_res_simple)
[1] "baseMean"       "log2FoldChange" "lfcSE"          "stat"          
[5] "pvalue"         "padj"   

filter_results <- function(result, cutoff){
    df <- as.data.frame(result)
    df<- df %>%
        filter(!is.na(padj))  %>%
        filter(padj< cutoff)
    return(df)
}

head(filter_results(dds_res_simple,0.05))

 baseMean log2FoldChange     lfcSE      stat       pvalue         padj
1  38.01463       1.714453 0.3723547  4.604353 4.137494e-06 6.173404e-05
2  70.35889       1.503615 0.3152131  4.770152 1.840868e-06 2.983475e-05
3  18.94027       1.558557 0.5314113  2.932864 3.358511e-03 1.635751e-02

max(filter_results(dds_res_simple,0.05)$padj)
0.04594662