各位先进 又来请教问题了 谢谢大家指导
先上资料档 https://www.dropbox.com/s/s0rmp73n08qbyfl/test0430.csv?dl=0
第一部分
#注：资料档中的NA值可先忽略
#以下语法皆只能处理单栏资料
###读档并转成类别型资料###
temp=read.csv("C:\\Users\\Win\\Desktop\\test0430.csv",header=T)
for(i in 1:ncol(temp)) temp[,i]=as.character(temp[,i])
###MAF计算###
table.rs1=table(temp[,1]) #可知rs1的 0有116个,1有31个,2有2个
#计算n
n0=116;n1=31;n2=2;
n=n0+n1+n2
#计算minor allele frequencies(MAF)
p=((2*n0)+n1)/(2*n);q=1-p
maf=pmin(p,q)
问题1：我该如何把每栏的rs用循环的方式计算完
问题2：全部rs计算完毕后，若该rs计算出来的maf<0.05，就存到另一个csv档，
其rs下的资料也要保留，因为要继续做后续的分析，所以新的csv档维度为149*栏数
第二部分
#注：资料档中的NA值可先忽略
#以下语法皆只能处理单栏资料
###读档并转成类别型资料###
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为例
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)
问题3：我该如何把每栏的rs用循环的方式计算完
问题4：全部rs计算完毕后，若该rs计算出来的hwe.chisq.p<0.05，就存到另一个csv档，
其rs下的资料也要保留，因为要继续做后续的分析，所以新的csv档维度为149*栏数
以上是我的问题，有劳各位先进前辈指导，谢谢

我认为table这问题 我上次的code可以解决看起来你并没有把他学起来我的问题，不该用太难的方式去解决问题。

对不起cel大 其实我是看不太懂你的code...我只会用套件,但对于资料预处理或流程控制尚还在学习..

推荐你用plyr的colwise处理data.frame的逐行作业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)

晚点试试看 cel大谢谢你