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有效的代码在这个问题的底部以及答案中。
我想写一个代码，它将运行我的数据集“top.table”中的每个miRNA，然后返回每个miRNA的logFC和P值是否上调或下调或不显著。
如果logFC大于0.6且P.值小于0.05，则这将是“上调”。如果logFC小于-0.6且P值小于0.05，则这将是“下调”。如果这两个条件都不满足，这些将是微不足道的
然后，我想把这些结果添加到我的数据框架df中，我希望使用cbind将其添加到top.table数据集
top.table的列名为：

"miRNA"  "logFC"  "AveExpr"  "t"  "P.Value"  "adj.P.Val"  "B"

字符串
在这个数据集中，我有1068个miRNA需要单独检查
我试图在这个表中创建一个名为Up_Down.Regulated的新列，以便更容易地可视化结果。我试过运行这个代码

df <- data.frame((matrix(nrow =1068, ncol = 1)), row.names = rownames(top.table))
colnames(df) <- "Up_Down.Regulated"
colnames(df)
colnames(top.table)
for (miRNA in top.table) {}
  if (top.table$logFC > 0.6 & top.table$P.Value < 0.05){
    df$Up_Down.Regulated == "UP"
  } else if (top.table$logFC < -0.6 & top.table$P.Value < 0.05){
      df$Up_Down.Regulated == "DOWN"
  }else {df$Up_Down.Regulated == "NonSig"
      }

  Error in if (top.table$logFC > 0.6 & top.table$P.Value < 0.05) { : 
  the condition has length > 1

型
我希望代码做的是遍历top.table数据集中的每个miRNA，然后返回miRNA是否上调或下调或不显著，然后我希望将这些结果添加到我的数据框架df中，我希望使用cbind将其添加到top.table数据集
这是在不创建数据集的情况下工作的代码，并直接将额外的列添加到我的原始数据集，谢谢Andre维尔德贝格：

library(dplyr)

top.table %>% 
  mutate(Up_Down.Regulated = case_when(
                  logFC > 0.6 & P.Value < 0.05 ~ "UP", 
                  logFC < -0.6 & P.Value < 0.05 ~ "DOWN", 
                  TRUE ~ "NonSig"))

型