如何根据R中另一个文件的条件从文件中提取

我有两个基因数据集。我根据文件2中的两列筛选文件1。文件1行提取的条件是，对于文件2中相同染色体上的变体，仅选择染色体位置大于5000或小于5000的行。因此，作为条件的列是染色体位置（Position）和染色体（Chrom）。例如，我的数据如下所示：

文件1：

Variant      Chrom         Position  
Variant1      2            14000     
Variant2      1            9000              
Variant3      8            37000          
Variant4      1            21000    

文件2：

Variant      Chrom         Position  
Variant1      1            10000                   
Variant2      1            20000                   
Variant3      8            30000      

预期输出（与同一染色体上文件2的任何行相比，位置距离大于+/-5000的变体）：

我根据对上一个问题（）的回答来编写代码。但是，使用我提供的示例数据，该代码的输出仅查找1/2个变体。我还试图执行一个概念验证测试，以证明此代码确实正确运行，而且看起来也不正确

代码如下：

library(data.table)
dt1<-fread("file1.txt")  
dt2<-fread("file2.txt")   

dt2[, c("low", "high") := .(position - 5000, position  + 5000)]

#find matches on chromosome, with position between low&high
dt1[ dt2, match := i.Variant,
     on = .(chrom, position > low, position < high ) ]

#discard all found matches (match != NA ), and then drop the match-column
df <- dt1[ is.na(match) ][, match := NULL ][]   
fwrite(df, "file3.csv") 

为了进一步检查此代码，我尝试通过反转此代码中的

和

低，位置<高）]
测试1（高）]
test2如果您将代码更改为以下内容，它将提供以下结果：

    Variant Chrom Position
1: Variant1     2    14000
2: Variant3     8    37000

代码：

库（data.table）
dt1如果您将代码更改为以下内容，它将提供以下结果：

    Variant Chrom Position
1: Variant1     2    14000
2: Variant3     8    37000

代码：

库（data.table）
dt1只要记住将色度和位置大写，就可以正常工作。我投票决定以打字错误结束。谢谢你指出这一点，我现在已经解决了。但是，我的测试代码在更改
后仍然会输出相同2个变体的匹配结果，这有什么原因吗？只要记住将色度和位置大写，就可以了。我投票决定以打字错误结束。谢谢你指出这一点，我现在已经解决了。但是，我的测试代码在更改
后仍然会输出相同2个变体的匹配结果，这有什么原因吗？谢谢。我看它现在能用了。但是，尽管更改了
，我的测试代码仍然输出匹配结果。您知道为什么会出现这种情况吗？代码可以工作，并将提供正确的结果，但您需要在测试之前使用
rm（）导入数据
在
dt
上，或使用
rm（list=ls（））
擦除内存。您的匹配信息存储在提供相同结果的每个
dt
中。擦除内存后，您应该会得到预期的结果，并使用
fread（）
重新加载数据。谢谢。我看它现在能用了。但是，尽管更改了
，我的测试代码仍然输出匹配结果。您知道为什么会出现这种情况吗？代码可以工作，并将提供正确的结果，但您需要在测试之前使用
rm（）导入数据
在
dt
上，或使用
rm（list=ls（））
擦除内存。您的匹配信息存储在提供相同结果的每个
dt
中。擦除内存后，您应该会得到预期的结果，并使用
fread（）
重新加载数据。
dt1[ dt2, match := i.Variant,
     on = .(Chrom, Position > low, Position < high ) ]
test1 <- dt1[ is.na(match) ][, match := NULL ][]

dt1[ dt2, match := i.Variant,
     on = .(Chrom, Position < low, Position > high ) ]
test2 <-  dt1[ is.na(match) ][, match := NULL ][]


    Variant Chrom Position
1: Variant1     2    14000
2: Variant3     8    37000

library(data.table)
dt1 <- fread("file1.txt")
dt2 <- fread("file2.txt")

dt2[, c("low", "high") := .(Position - 5000, Position + 5000)]
dt1[ dt2, match := i.Variant, on = .(Chrom, Position > low, Position < high)]
df <- dt1[ is.na(match) ][, match := NULL ][]

fwrite(df, "file3.csv")