group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex)colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

时间: 2024-04-19 22:30:10 浏览: 187
根据你提供的代码和错误信息，我看到了两个问题。 首先，警告信息"longer object length is not a multiple of shorter object length"是由于你尝试比较`colnames(ABC_1)`和`group$id`的长度不一致导致的。这意味着ABC_1数据框的列数与group数据框中的元素数量不匹配。请确保两者的长度相同。 其次，错误信息"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"是由于你尝试将不匹配的数据传递给DESeqDataSetFromMatrix函数中的countData和colData参数。 为了解决这些问题，你需要确保ABC_1数据框的列数与group数据框中的元素数量相匹配，并且正确地指定countData和colData参数。 假设ABC_1数据框包含基因计数数据，而group数据框包含与每个样本相关的注释信息（包括"id"列），你可以按照以下方式修改代码： ```R colData <- group[, c("id", "other_column1", "other_column2")] dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = as.matrix(ABC_1), colData = colData, design = ~ dex) ``` 在这里，我假设除了"id"列之外，你还有其他列包含样本的注释信息。你可以根据实际情况修改"other_column1"和"other_column2"来指定你的注释信息所在的列名。 请注意，使用`as.matrix()`函数将ABC_1数据框转换为矩阵，以满足DESeq2中countData参数的要求。 如果你还有其他问题，请随时提问。
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group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group matching_columns <- colnames(ABC_1)[match(group$id, colnames(ABC_1))] library(DESeq2) dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=matching_columns,design=~dex)

根据你提供的代码，你首先使用read_csv函数从文件路径"D:/大一/科研/AB/group.csv"中读取数据，并将结果存储在名为"group"的变量中。然后，你试图使用colnames函数和match函数来找到ABC_1数据框中与group$id匹配的...

group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$idcolnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length

matching_columns <- colnames(ABC_1)[match(group$id, colnames(ABC_1))] 这样，matching_columns将包含与group$id匹配的列名。 请确保group$id的长度与ABC_1数据框的列数相匹配，以避免出现不匹配长度的...

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv",row.names=2) head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : 'row.names'里不能有重复的名字

write.csv(res_1, file = "D:/大一/科研/AB/final result.csv") 通过将行名字设置为NULL，然后再写入CSV文件，这样就可以避免行名字重复的错误。 希望这个解决方案对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

修改bug：Datash<-read.csv("D:/R/cost_sh.csv") Datawh<-read.csv("D:/R/cost_wh.csv") Datagz<-read.csv("D:/R/cost_gz.csv") all_data <- rbind(Datash, Datawh, Datagz) fit <- aov(cost ~ city, data = all_data) summary(fit) TukeyHSD(fit)

Datash <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv") Datawh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv") Datagz <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv") # 修改列名 colnames(Datash) <- c("city", "cost") colnames(Datawh) <- c("city", ...

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv") head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) Warning message: In lapply(X = X, FUN = FUN, ...) : NAs introduced by coercion > group$id<- as.factor(group$id) > group$dex<- as.factor(group$dex) > dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

为了解决这个问题，你需要检查一下ABC_1和group数据框的列数是否一致。确保它们具有相同的列数。 你可以使用以下代码检查列数： R ncol(ABC_1) ncol(group) 如果它们的列数不一致，你需要确保它们具有...

修改代码：Datash <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv") Datawh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv") Datagz <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv") # 修改列名 colnames(Datash) <- c("city", "cost") colnames(Datawh) <- c("city", "cost") colnames(Datagz) <- c("city", "cost") all_data <- rbind(Datash, Datawh, Datagz) fit <- aov(cost ~ city, data = all_data) summary(fit) TukeyHSD(fit,conf.level = 0.95)

Datash <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv") Datawh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv") Datagz <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv") # 修改列名 colnames(Datash) <- c("city", "cost_sh") colnames(Datawh) <- c("city", ...

library(dplyr) # 读入两个csv文件 f1 <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/【1】output_summary.csv", stringsAsFactors = FALSE) f2 <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/fullnamelineage_staxids_X.csv", stringsAsFactors = FALSE) # 将f1的第一列按照;分割成多个列，只保留第一列 f1[f1 == ""] <- NA f1[, 1][is.na(f1[, 1])] <- "NA" f1_split <- data.frame(do.call("rbind", strsplit(as.character(f1[, 1]), ";", fixed = TRUE))[, 1, drop = FALSE]) colnames(f1_split) <- "staxids_X" # 在f1中添加新的列 f1 <- cbind(f1_split[, 1], f1[, -1]) f1[is.na(f1)] <- "" # 取第一个子串与f2的第一列进行比较 key <- strsplit(as.character(f1[i, 1]), ";", fixed = TRUE)[[1]][1] match_row <- f2 %>% filter(staxids_X == key) # 如果找到了匹配的行 if (nrow(match_row) > 0) { # 将右文件的后两列连接到左文件中 f1[i, 2:3] <- match_row[1, 2:3] } else { # 如果找不到匹配的行，用NA填充 f1[i, 2:3] <- NA } } # 输出结果到csv文件 write.csv(f1, "/Users/imac/Desktop/left_join/output.csv", row.names = FALSE)按照要求改一下这段代码，

f1 <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/【1】output_summary.csv", stringsAsFactors = FALSE) f2 <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/fullnamelineage_staxids_X.csv", stringsAsFactors = FALSE...

diff_counts <- batch_compare_trees(gene_tree_folder, species_tree) Error in colnames<-(*tmp*, value = gene_tree_names) : attempt to set 'colnames' on an object with less than two dimensions

gene_tree_folder <- "/ifs1/User/dengwei/NTF_data/rotted_gene_tree" # 替换为你的基因树文件夹路径 # 执行批量比较 diff_counts <- batch_compare_trees(gene_tree_folder, species_tree) 在修改后的代码中...

请帮我修改以下代码。把基因树文件的名字加到diff_counts里面对应的结果处，让基因树名称与对比结果对应起来。library(ape) species_tree <- read.tree("species_tree.treefile") # 定义一个函数来比较树拓扑结构差异 compare_trees <- function(gene_tree_file, species_tree) { gene_tree <- read.tree(gene_tree_file) diff_count <- comparePhylo(gene_tree, species_tree, force.rooted = TRUE) return(diff_count) } # 定义一个函数来批量比较基因树和物种树的差异 batch_compare_trees <- function(gene_tree_folder, species_tree) { gene_tree_files <- list.files(path = gene_tree_folder, pattern = ".treefile", full.names = TRUE) diff_counts <- numeric(length(gene_tree_files)) for (i in seq_along(gene_tree_files)) { gene_tree_file <- gene_tree_files[i] diff_counts[i] <- compare_trees(gene_tree_file, species_tree) } return(diff_counts) } # 设置基因树文件夹路径 gene_tree_folder <- "/ifs1/User/dengwei/NTF_data/rotted_gene_tree" # 替换为你的基因树文件夹路径 # 执行批量比较 diff_counts <- batch_compare_trees(gene_tree_folder, species_tree)

gene_tree_folder <- "/ifs1/User/dengwei/NTF_data/rotted_gene_tree" # 替换为你的基因树文件夹路径 # 执行批量比较 diff_counts <- batch_compare_trees(gene_tree_folder, species_tree) 在修改后的代码中...

shuju <- read.csv("D:/2021113133.csv", header = TRUE)data <- data.frame(matrix(NA, nrow = 835, ncol = 5))colnames(data) <- c("id", "wd", "jd", "bj", "zx")for (i in 1:835) { data[i, "id"] <- i}data[, "wd"] <- shuju$wddata[, "jd"] <- shuju$jddata[, "bj"] <- shuju$bjdata[, "zx"] <- shuju$zxshuju <- read.csv("D:/20211131331.csv", header = TRUE)data3 <- data.frame(matrix(NA, nrow = 1877, ncol = 6))colnames(data3) <- c("id", "wd", "jd", "xe", "sj", "xy")data3[, "wd"] <- shuju$wddata3[, "jd"] <- shuju$jddata3[, "xe"] <- shuju$xedata3[, "sj"] <- shuju$sjdata3[, "xy"] <- shuju$xyfor (i in 1:1877) { data3[i, "id"] <- i} d=matrix(NA,nrow=835,ncol=1877)r <- 0.05 for (m in 1:835) { for (n in 1:1877) { d[m,n]<- sqrt((data3[n, "jd"] - data[m, "jd"]) ^ 2 + (data3[n, "wd"] - data[m, "wd"]) ^ 2) }} xe=numeric(835)for(i in 1:835){c<-0for(j in 1:1877){if(d<=r)c<-c+data3[j,"xe"]xe[i]<-c}}cor(data[,"bj"],xe)，代码有什么问题

代码存在以下问题： 1. 第一段代码中，读入的文件路径为 "D:/2021113133.csv"，但是第二段代码中，读入的文件路径为 "D:/... if(d[m,n] <= r) c <- c + data3[j, "xe"] } xe[i] <- c } cor(data[,"bj"], xe)

colData< - data.frame(row.names = colnames(ABC),condition=group) Error in data.frame(row.names = colnames(ABC), condition = group) : 行名长度不对

group <- c("condition1", "condition2", "condition1", "condition2") # 示例数据 # 检查 colnames 和 group 的长度 if (length(col_names) == length(group)) { # 创建 colData 数据框 colData <- data.frame...

解释这段代码 df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F)

1. df <- read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F)：这一行代码读取了一个CSV文件，并将其存储为名为df的数据框。dir是一个目录路径，i是一个变量，...

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my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$...

setwd("/Users/imac/Desktop/left_join") > > # 读取第一个 CSV 文件，将第一列列名改为ID > file1 <- read.csv("【1】output_summary.csv") > colnames(file1)[1] <- "ID" > > # 读取第二个 CSV 文件，并将其中与第一个 CSV 文件中列名相同的列重命名 > > > file2 <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/fullnamelineage.csv") Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string > > library(dplyr) > > # 将 file2 的数据根据 ID 列与 file1 进行左连接 > merged_data <- merge(file1, file2, by = "ID", all.x = TRUE) Error in fix.by(by.x, x) : 'by' must specify a uniquely valid column > 怎么回事

根据代码和错误信息分析，出现问题的是合并数据框的那行代码 merged_data <- merge(file1, file2, by = "ID", all.x = TRUE)。错误信息提示 "by' must specify a uniquely valid column"，这是因为 by 参数指定...

Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length

matching_columns <- colnames(ABC_1)[match(group$id, colnames(ABC_1))] 这样，matching_columns将包含与group$id匹配的列名。 请确保group$id的长度与ABC_1数据框的列数相匹配，以避免出现不匹配长度的...

colData< - data.frame(row.names = colnames(ABC[a,b]),condition=group) Error in FUN(left) : invalid argument to unary operator

group <- c("condition1", "condition2", "condition1", "condition2") # 示例数据 # 检查 colnames 和 group 的长度是否一致 if (length(col_names) == length(group)) { # 创建 colData 数据框 colData <- data...

现有fit_1、fit_2、fit_3、fit_4，4个模型，有4个c_index。fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data)。使用compareC包，时间是time，事件是MACE，my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv")，surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1))。 修改代码，对已经求出来所有的的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果

colnames(cindex_matrix) <- rownames(cindex_matrix) <- model_names # 对模型进行两两检验 for (i in 1:length(models_list)) { for (j in 1:length(models_list)) { if (i != j) { cindex_matrix[i, j] <- ...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。