check_inf <- is.infinite(exp_Lactylation_clean) 错误于is.infinite(exp_Lactylation_clean): 没有为'list'类型实现默认的方法

这个错误提示表明你在尝试对非数值类型的`exp_Lactylation_clean`数据框应用`is.infinite()`函数。`is.infinite()`函数仅适用于数值型数据，如向量、矩阵或数据框中的数值列。如果你的数据框中包含非数值元素（如因子、字符或其他非数值类型），则无法直接应用于`is.infinite()`。

你需要首先确保`exp_Lactylation_clean`中的所有内容都是可以识别为无限值的数字（包括Inf和-NaN）。如果你的数据框包含非数字列，你可以先筛选出数值列再进行检查。例如，你可以这样做：

# 筛选出数值列
numeric_cols <- sapply(exp_Lactylation_clean, is.numeric)
num_df <- exp_Lactylation_clean[, numeric_cols]

# 对数值列进行检查
check_num_inf <- apply(num_df, 2, function(x) any(is.infinite(x)))

# 然后处理检查结果
if (any(check_num_inf)) {
  cat("数值列中存在 Inf 值。\n")
} else {
  cat("数值列中不存在 Inf 值。\n")
}

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> inf_indices <- which(is.infinite(df), arr.ind = TRUE) Error in is.infinite(df) : default method not implemented for type 'list'

这个错误信息的意思是说 is.infinite() 函数不支持列表类型的数据，因此无法对 df 列表进行操作。你可以尝试将 df 转换为一个矩阵或数据框，然后再试一下这个函数。例如，如果 df 是一个数据框，你可以使用 as.matrix() 函数将其转换为矩阵，然后再使用 is.infinite() 函数。具体操作可以参考下面的代码：

df_matrix <- as.matrix(df)
inf_indices <- which(is.infinite(df_matrix), arr.ind = TRUE)

这样就可以避免这个错误了。

> hc_single <- hclust(dist_matrix, method = "single") 错误于hclust(dist_matrix, method = "single"): 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg10)R中怎么解决

在R语言中，当运行`hclust()`函数时遇到"外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf"的错误，通常是因为提供的距离矩阵（dist_matrix）包含缺失值（NA）、非数字值（NaN），或者是无穷大（Inf）。这种情况下，你需要对数据进行预处理，确保所有数值都是有效的。

以下是解决这个问题的步骤：

1. 检查并清理数据：检查`dist_matrix`是否有缺失值。可以使用`is.na()`函数查看哪些元素是NA，然后可以选择删除含有NA的行或列，或者填充合适的值（如平均值、中位数或前一个值等）。

   dist_matrix_clean <- na.omit(dist_matrix)

2. 确保数值型：确认所有的数值都不包含无穷大（Inf）和负无穷（-Inf）。这可以通过`is.nan()`或`is.infinite()`函数来检查。如果有无限值，可以用`ifelse()`或`replace()`替换为合理的数值。

   dist_matrix_clean <- replace(dist_matrix_clean, is.infinite(dist_matrix_clean), NA)

3. 使用合适的填充策略：如果有些地方无法确定合适值，可以考虑将它们设为最大（min）或最小（max）距离，或者使用其他距离估计方法。

4. 再次尝试聚类：现在`dist_matrix_clean`应该已经准备好用于`hclust()`了。

hc_single <- hclust(dist_matrix_clean, method = "single")