我有一个数据框 (allDat)，如下所示（但更多行），我正在尝试对其进行子集化以获取表达式底部 10% 的个人（样本）：
SampleID Expression Gene
HSB496 14.64295 ENSG00000118271
HSB261 14.3346 ENSG00000144820
HSB248 13.48286 ENSG00000167552
这是我尝试过的方法，但我觉得这是错误的，或者至少可能有更好的方法：
allDat_10 <- subset(allDat, Expression > quantile(Expression, prob = 10/100, na.rm = TRUE))
【问题讨论】：
expr < quantile(...)，否则您将获得前 90%。检查dim(allDat_10) 以确保您获得正确的行数。
使用（我修复了标志并将expr替换为Expression）
subset(allDat, Expression < quantile(Expression, prob = 0.1, na.rm = TRUE))
可能没问题；这取决于您所说的 10% 的值到底是什么意思。如果您有 100 行，您是否希望结果包含 10 行？如果是这样，那么也许你真的想要
subset(allDat, Expression %in% sort(Expression)[1:round(0.1 * length(Expression))])
这两种方法不一样。后者将返回所有行的 10%~，而第一个甚至可能返回一个空数据框！例如，
allDat <- allDat[c(1, 2, rep(3, 10)), ]
subset(allDat, Expression < quantile(Expression, prob = 0.1, na.rm = TRUE))
# [1] SampleID Expression Gene
# <0 rows> (or 0-length row.names)
现在，如果您将 < 替换为 <=，结果将包含 10 行，而 allDat 本身有 12 行。
因此，如果您正在考虑 Expression 的理论分布并且有足够的数据（以正确近似），请使用 quantile，如果您想要固定数量的行，请使用 sort。
【讨论】：
expr 和 Expression 是正确的。但是，是的，当我说“底部 10%”时，我正在尝试做更多的理论分布方法
< 或<= 可能很重要。如果您更喜欢dplyr，看起来上面评论中链接的问题包含一些使用它的解决方案。
使用dplyr 函数。
我展示了一个数据集diamonds 的示例来做类似的工作。
library(tidyverse)
diamonds %>%
top_n(depth
,n = -0.1*nrow(.))
#> # A tibble: 5,625 x 10
#> carat cut color clarity depth table price x y z
#> <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
#> 2 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
#> 3 0.23 Very Good H VS1 59.4 61 338 4 4.05 2.39
#> 4 0.31 Very Good J SI1 59.4 62 353 4.39 4.43 2.62
#> 5 0.31 Very Good J SI1 58.1 62 353 4.44 4.47 2.59
#> 6 0.23 Very Good F VS1 60 57 402 4 4.03 2.41
#> 7 0.23 Very Good F VS1 59.8 57 402 4.04 4.06 2.42
#> 8 0.23 Very Good E VS1 59.5 58 402 4.01 4.06 2.4
#> 9 0.23 Good F VS1 58.2 59 402 4.06 4.08 2.37
#> 10 0.26 Good D VS1 58.4 63 403 4.19 4.24 2.46
#> # ... with 5,615 more rows
由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 11 月 2 日创建。
devtools::session_info()
#> Session info -------------------------------------------------------------
#> setting value
#> version R version 3.5.1 (2018-07-02)
#> system x86_64, darwin15.6.0
#> ui X11
#> language (EN)
#> collate zh_CN.UTF-8
#> tz Asia/Shanghai
#> date 2018-11-02
#> Packages -----------------------------------------------------------------
#> package * version date source
#> assertthat 0.2.0 2017-04-11 CRAN (R 3.5.0)
#> backports 1.1.2 2017-12-13 CRAN (R 3.5.0)
#> base * 3.5.1 2018-07-05 local
#> bindr 0.1.1 2018-03-13 CRAN (R 3.5.0)
#> bindrcpp * 0.2.2 2018-03-29 CRAN (R 3.5.0)
#> broom 0.5.0 2018-07-17 CRAN (R 3.5.0)
#> cellranger 1.1.0 2016-07-27 CRAN (R 3.5.0)
#> cli 1.0.0 2017-11-05 CRAN (R 3.5.0)
#> colorspace 1.3-2 2016-12-14 CRAN (R 3.5.0)
#> compiler 3.5.1 2018-07-05 local
#> crayon 1.3.4 2017-09-16 CRAN (R 3.5.0)
#> datasets * 3.5.1 2018-07-05 local
#> devtools 1.13.6 2018-06-27 CRAN (R 3.5.0)
#> digest 0.6.16 2018-08-22 cran (@0.6.16)
#> dplyr * 0.7.6 2018-06-29 CRAN (R 3.5.1)
#> evaluate 0.11 2018-07-17 CRAN (R 3.5.0)
#> fansi 0.2.3 2018-05-06 CRAN (R 3.5.0)
#> forcats * 0.3.0 2018-02-19 CRAN (R 3.5.0)
#> ggplot2 * 3.0.0 2018-07-03 CRAN (R 3.5.0)
#> glue 1.3.0 2018-07-17 CRAN (R 3.5.0)
#> graphics * 3.5.1 2018-07-05 local
#> grDevices * 3.5.1 2018-07-05 local
#> grid 3.5.1 2018-07-05 local
#> gtable 0.2.0 2016-02-26 CRAN (R 3.5.0)
#> haven 1.1.2 2018-06-27 CRAN (R 3.5.0)
#> hms 0.4.2 2018-03-10 CRAN (R 3.5.0)
#> htmltools 0.3.6 2017-04-28 CRAN (R 3.5.0)
#> httr 1.3.1 2017-08-20 CRAN (R 3.5.0)
#> jsonlite 1.5 2017-06-01 CRAN (R 3.5.0)
#> knitr 1.20 2018-02-20 CRAN (R 3.5.0)
#> lattice 0.20-35 2017-03-25 CRAN (R 3.5.1)
#> lazyeval 0.2.1 2017-10-29 CRAN (R 3.5.0)
#> lubridate 1.7.4 2018-04-11 CRAN (R 3.5.0)
#> magrittr 1.5 2014-11-22 CRAN (R 3.5.0)
#> memoise 1.1.0 2017-04-21 CRAN (R 3.5.0)
#> methods * 3.5.1 2018-07-05 local
#> modelr 0.1.2 2018-05-11 CRAN (R 3.5.0)
#> munsell 0.5.0 2018-06-12 CRAN (R 3.5.0)
#> nlme 3.1-137 2018-04-07 CRAN (R 3.5.1)
#> pillar 1.3.0 2018-07-14 CRAN (R 3.5.0)
#> pkgconfig 2.0.1 2017-03-21 CRAN (R 3.5.0)
#> plyr 1.8.4 2016-06-08 CRAN (R 3.5.0)
#> purrr * 0.2.5 2018-05-29 CRAN (R 3.5.0)
#> R6 2.3.0 2018-10-04 cran (@2.3.0)
#> Rcpp 0.12.19 2018-10-01 cran (@0.12.19)
#> readr * 1.1.1 2017-05-16 CRAN (R 3.5.0)
#> readxl 1.1.0 2018-04-20 CRAN (R 3.5.0)
#> rlang 0.2.2 2018-08-16 cran (@0.2.2)
#> rmarkdown 1.10 2018-06-11 CRAN (R 3.5.0)
#> rprojroot 1.3-2 2018-01-03 CRAN (R 3.5.0)
#> rvest 0.3.2 2016-06-17 CRAN (R 3.5.0)
#> scales 1.0.0 2018-08-09 CRAN (R 3.5.0)
#> stats * 3.5.1 2018-07-05 local
#> stringi 1.2.4 2018-07-20 CRAN (R 3.5.0)
#> stringr * 1.3.1 2018-05-10 CRAN (R 3.5.0)
#> tibble * 1.4.2 2018-01-22 CRAN (R 3.5.0)
#> tidyr * 0.8.1 2018-05-18 CRAN (R 3.5.0)
#> tidyselect 0.2.5 2018-10-11 cran (@0.2.5)
#> tidyverse * 1.2.1 2017-11-14 CRAN (R 3.5.0)
#> tools 3.5.1 2018-07-05 local
#> utf8 1.1.4 2018-05-24 CRAN (R 3.5.0)
#> utils * 3.5.1 2018-07-05 local
#> withr 2.1.2 2018-03-15 CRAN (R 3.5.0)
#> xml2 1.2.0 2018-01-24 CRAN (R 3.5.0)
#> yaml 2.2.0 2018-07-25 CRAN (R 3.5.0)
【讨论】：