错误于`[[<-.data.frame`(`*tmp*`, g, value = list(`TCGA-3L-AA1B` = 5.129171719, : 替换数据里有1行，但数据有431

这个错误消息是在R语言中发生的，它涉及到对"data.frame"数据结构的修改操作。`[[<-.data.frame`是一个用于向数据框（data frame）添加、替换或修改元素的函数，但是在这个例子中出现了问题：

1. `*tmp*`可能是一个临时变量名，代表了一个现有的data frame对象。
2. `g`可能是列名或者是索引位置，试图将值插入到data frame中对应的位置。
3. 调用`value = list(...)`表示你想要插入一个新的列表，其中包含了键值对，如`"TCGA-3L-AA1B"`对应`5.129171719`。
4. 问题在于你尝试替换的数据只有1行，然而data frame `*tmp*`的实际大小有431行。这意味着你指定的键（例如`"TCGA-3L-AA1B"`）对应的值应该只存在于最后一行，而你现在试图把它放到其他位置。

解决此问题的方法通常是要检查列名是否正确，以及确认你想要插入新值的位置是否正确。如果确实只需要插入一行，你需要确保`g`指向的是正确的行号，而不是列名。如果`g`是列名，可能需要先检查该列是否存在，或者是否已满，然后再进行插入。

相关问题

Error in `[<-`(`*tmp*`, , cluster2, value = c(TCGA.27.1832.01 = "high", : subscript out of bounds

这个错误通常表示您正在尝试在矩阵或数据框中使用超出范围的索引。请检查您的代码，确保您正在使用正确的索引。可能需要检查以下几个方面：

1. 索引是否超出了矩阵或数据框的维度范围？
2. 您是否使用了负数索引或非整数索引？
3. 您是否使用了不同长度的向量进行索引？

您可以先使用print()函数输出相关变量，以便更好地理解和调试问题。

解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

这段代码是一个循环，它遍历一个名为"cancer_types"的列表中的每个元素。在循环的每一次迭代中，它执行以下操作：

1. 读取一个名为"admat.csv"的文件，并将其存储为一个数据框对象(admat)。
2. 读取名为"positive_normalized_rna.csv"和"negative_normalized_rna.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(positive_rna和negative_rna)。
3. 读取名为"positive_normalized_mi.csv"和"negative_normalized_mi.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(positive_mi和negative_mi)。
4. 读取名为"normal_normalized_rna.csv"和"normal_normalized_mi.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(normal_rna和normal_mi)。
5. 使用上述数据框对象以及一个名为"cal_delta_pcc"的函数计算正样本和负样本的delta值(positive_delta和negative_delta)。
6. 使用上述delta值以及一个名为"delta_wilcox_test"的函数计算Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)。
7. 将Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)写入名为"wilcox.csv"的文件。
8. 设置Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)的行名(row.names)为两个变量的组合。
9. 删除正样本和负样本的delta值中的缺失值(na.omit)。
10. 设置正样本和负样本的delta值的行名(row.names)为两个变量的组合。
11. 从正样本和负样本的delta值中选择那些在Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)中存在的行。
12. 将正样本和负样本的delta值进行合并(merge)，并存储为一个名为"ml_input"的数据框对象。
13. 将合并后的数据框对象(ml_input)写入名为"ml_input.csv"的文件。

总体来说，这段代码根据给定的"cancer_types"列表中的每个元素，读取相应的数据文件，并进行一系列计算和处理操作，最终生成一个名为"ml_input.csv"的文件。