> colnames(X2_team_leaderboard_info) [1] "taskID" "teamId" "team_rank" "teamName" [5] "profile_id_str" "profileFiles_str" "teamMembers_str" "score" [9] "totalTeams" > colnames(X1_task) [1] "taskID" "project_type" "main_title" "briefDescription" [5] "rewardTypeName" "rewardQuantity" "deadline" "totalTeams" [9] "descriptions_txt" "beginDate" "duration" > X2_team_leaderboard_info<-X2_team_leaderboard_info%>% + left_join(X1_task,by = "taskID") Error in `left_join()`: ! Join columns in `y` must be present in the data. ✖ Problem with `taskID`. Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred，这个错误怎么修改

时间: 2023-07-03 10:13:34 浏览: 356
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tbl.zip_.tbl_GUI table_TBL_Table

这个错误是因为在执行left_join时，"taskID"这一列在X1_task中的列名为"taskID"（注意这里多了一个不可见字符），因此在连接时无法匹配到正确的列名。可以使用trimws函数去除列名中的不可见字符，或手动修改X1_task的列名，使其与X2_team_leaderboard_info中的列名保持一致。修改后的代码如下： ``` # 去除X1_task中列名的不可见字符 colnames(X1_task) <- trimws(colnames(X1_task)) # 执行left_join X2_team_leaderboard_info <- X2_team_leaderboard_info %>% left_join(X1_task, by = "taskID") ```
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> pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') Error in .local(object, ...) : test vector does not match model ! > ncol(adult1_test) [1] 15 > ncol(svm_model) NULL > colnames(adult1_test) [1] "age" "fnlwgt" "education.num" "capital.gain" [5] "capital.loss" "hours.per.week" "workclass" "education" [9] "marital.status" "occupation" "relationship" "race" [13] "sex" "native.country" "class" > colnames(svm_model) NULL

colnames(adult1_train) ("age", "fnlwgt", "education.num", "capital.gain", "capital.loss", "hours.per.week", "workclass", "education", "marital.status", "occupation", "relationship", "race", "sex", ...

> ncol(adult1_test) [1] 15 > ncol(svm_model) NULL > colnames(adult1_test) [1] "age" "fnlwgt" "education.num" "capital.gain" [5] "capital.loss" "hours.per.week" "workclass" "education" [9] "marital.status" "occupation" "relationship" "race" [13] "sex" "native.country" "class" > colnames(svm_model) NULL > colnames(adult1_train) <- c("age", "fnlwgt", "education.num", "capital.gain", "capital.loss", "hours.per.week", "workclass", "education", "marital.status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "native.country", "class")

colnames(svm_model) <- colnames(adult1_train) 确保将colnames(adult1_train)的列名与训练模型中的特征变量顺序和数量匹配。然后，再次尝试使用predict()函数进行预测。 如果问题仍然存在，请确保在创建...

tsne_result<-as.data.frame(tsne$Y) > colnames(tsne_result)<-c('tsn1','tsn2') > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=cols)) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2))+geom_point() > library(ggplot2) > View(optdigits) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=optdigits$Portfolio.Exits))+geom_point() > tsne$Y > plot(tsne$Y

这是一段 R 语言的代码，主要是使用 t-SNE 算法对数据进行降维，并利用 ggplot2 包进行可视化。其中，tsne_result 存储了降维后的结果，optdigits 是一个数据集，cols 和 Portfolio.Exits 是该数据集中的两个变量。...

> f1_split <- data.frame(do.call("rbind", strsplit(as.character(f1[, 1]), ";", fixed = TRUE))[, 1, drop = FALSE]) Warning message: In rbind(NA_character_, NA_character_, "2794416", "2794416", "2794416", : number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 175) > colnames(f1_split) <- "staxids_X" > f1 <- cbind(f1_split[, 1], f1[, -1]) Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : arguments imply differing number of rows: 7840, 8005怎么回事

这个错误是由于f1_split和f1的行数不同导致的。f1_split的行数为7840，f1的行数为8005。这个错误可能是因为f1中的某一行的值缺失导致的。您可以通过以下代码查看哪一行出现了问题： which(is.na(f1)) ...

> genes <- read.table("genes.tsv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) > barcodes <- read.table("barcodes.tsv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) > matrix <- readMM("matrix.mtx") > exp_matrix <- Matrix::t(as.data.frame(as.matrix(matrix))) > rownames(exp_matrix) <- genes$V2 > colnames(exp_matrix) <- barcodes$V1 > pbmc <- CreateSeuratObject(counts = exp_matrix, project = "pbmc", assay = "RNA") Error in CreateAssayObject(counts = counts, min.cells = min.cells, min.features = min.features, : No cell names (colnames) names present in the input matrix，是什么错误，怎么解决

1. 检查genes.tsv和barcodes.tsv文件是否存在，并且文件路径是否正确。 2. 检查matrix.mtx文件是否存在，并且文件路径是否正确。 3. 检查genes.tsv和barcodes.tsv文件中是否有正确的列名。 4. 检查matrix...

> genes <- read.table("genes.tsv", header = TRUE) > row.names(genes) <- genes$ENSGeneID > genes <- genes[,-1] > barcodes <- read.table("barcodes.tsv") > colnames(barcodes) <- "cell_id" > mtx <- readMM("matrix.mtx") > exp_mtx <- as.data.frame(as.matrix(mtx)) > rownames(exp_mtx) <- rownames(genes[match(rownames(exp_mtx), rownames(genes)),]) Error in genes[match(rownames(exp_mtx), rownames(genes)), ] : 量度数目不对，是什么错误

这个错误可能是由于 genes 和 exp_mtx 的行数不匹配导致的。可以尝试检查一下 genes.tsv 文件中的基因数量是否与 matrix.mtx 文件中的基因数量一致，或者检查一下是否存在重复的基因。如果有重复的基因，...

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 (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 参数指定的列 "ID...

setwd("D:\\生信\\TCGAload") #数据路径 > library("rjson") > json <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2023-07-14.json") #metadata文件名 > View(json) > sample_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,1]}) > file_sample <- data.frame(sample_id,file_name=json$file_name) > count_file <- list.files('gdc_download_20230714_155413.592273',pattern = '*.tsv',recursive = TRUE) #Counts文件夹名 > count_file_name <- strsplit(count_file,split='/') > count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[2]}) > #下面的修改基因数 > matrix = data.frame(matrix(nrow=60660,ncol=0)) > #下面的修改样本例数 > for (i in 1:44){ + path = paste0('gdc_download_20230714_155413.592273',count_file[i]) #Counts文件夹名 + data<- read.delim(path,fill = TRUE,header = FALSE,row.names = 1) + colnames(data)<-data[2,] + data <-data[-c(1:6),] + data <- data[3] #数据类型，选择其中之一 3：unstranded；4：stranded_first；5：stranded_second；6：tpm_unstranded；7：fpkm_unstranded；8：fpkm_uq_unstranded + colnames(data) <- file_sample$sample_id[which(file_sample$file_name==count_file_name[i])] + matrix <- cbind(matrix,data) + } Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file 'gdc_download_20230714_155413.59227303953c9c-8b2b-4e61-bf59-ae75e67fe845/be87079d-9aba-406d-881b-c09077e837db.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv': No such file or directory >

根据您提供的代码，您遇到了文件找不到的错误。错误信息显示无法打开文件 'gdc_download_20230714_155413.59227303953c9c-8b2b-4e61-bf59-ae75e67fe845/be87079d-9aba-406d-881b-c09077e837db.rna_seq.augmented_...

> ids_in_data <- all(colnames(diff) %in% id_list) 错误于h(simpleError(msg, call)): 在为函数“%in%”选择方法时计算参数“table”时出错：找不到对象'id_list'

这个错误提示表示在尝试比较colnames(diff)（可能是某个数据帧的列名）与id_list（应该是一个向量或列表）时，遇到了问题。%in%操作符用于查找元素是否属于另一个集合，但在你的代码中，似乎id_list对象并未...

通过网络查询连接函数使用方法，当关键字列名不一样时，如何代码实现？ 例如： credit_t <- tibble(课程名 = colnames(score_t)[-1]) |> left_join(credit, by = _________) credit_t

可以使用参数 by.x 和 by.y 来指定连接的列名不一样时的对应关系，具体代码实现如下： ...credit_t (课程名 = colnames(score_t)[-1]) |> left_join(credit, by = c("课程名" = "course_name"))

分句解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)

在循环内部，通过 colname_slice() 函数提取文件路径，并使用 read.csv() 函数读取两个不同的文件（normalized_rna.csv 和 normalized_mi.csv），其中 row.names = 1 表示将第一列作为行名，check.names = F...

解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)

接下来，代码调用 colname_slice() 函数，传入文件路径参数来截取名为 normalized_rna.csv 的文件的列名，并保留第1到第12列。 然后，代码再次调用 colname_slice() 函数，传入文件路径参数来截取名为 ...

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

根据错误信息，显示在比较colnames(ABC_1)和group$id时发生了错误。警告信息是"longer object length is not a multiple of shorter object length"，意味着两个对象的长度不匹配。 要解决这个问题，你需要确保...

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)

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匹配的列名。 接下来，你加载了DESeq2库，并尝试使用DESeqDataSetFromMatrix函数创建一个DESeqDataSet对象。 然而，请注意，在...

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

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...

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

这是因为colnames(ABC_1)和group$id的长度不一致。 根据你之前提供的代码，我假设group$id是一个向量，其中包含了与ABC_1数据框的列名进行比较的标识符。 要解决这个问题，你可以使用match()函数来找到ABC...

解释这段代码for (i in cancer_types){ positive<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\positive_corr_validated_mi.csv"),row.names = 1,check.names = F) p_label<-cbind(colnames(positive),rep(1,ncol(positive))) negative<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\negative_corr_validated_mi.csv"),row.names = 1,check.names = F) n_label<-cbind(colnames(negative),rep(0,ncol(negative))) tab_label<-rbind(p_label,n_label) colnames(tab_label)<-c("sample_id","labels") write.csv(tab_label,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\tab_label.csv"),row.names = F,quote = F) } rm(positive,negative,p_label,n_label,tab_label)

通过 colnames 函数给 tab_label 设置列名为 "sample_id" 和 "labels"。 接下来，代码使用 write.csv 函数将 tab_label 写入指定目录下的一个名为 "tab_label.csv" 的文件中，不包含行号，并且不使用引号...

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![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计