for(i in row.names(data)){ test=wilcox.test(as.matrix(data[,i])~ Type) pvalue=test$p.value Sig=ifelse(pvalue<0.001,"***",ifelse(pvalue<0.01,"**",ifelse(pvalue<0.05,"*",""))) if(pvalue<0.05){ sigVec=c(sigVec, paste0(i, Sig)) sigGeneVec=c(sigGeneVec, i)} }

这段代码的作用是在数据集中的每一行应用Wilcoxon秩和检验，并记录所有显着的结果（p值小于0.05）。

具体地，循环中的内容是：

1. 选择数据集中的第i行，将其转换为矩阵，并将其与Type列一起输入到wilcox.test函数中；
2. 从测试结果中提取p值，并使用ifelse函数将p值转换为“***”，“**”，“*”或“”（表示不显著）；
3. 如果p值小于0.05，则将行名与Sig连接，并将其添加到sigVec中；
4. 将行名添加到sigGeneVec中。

最终，sigVec和sigGeneVec记录了所有显著的结果和相应的行名。

相关问题

for(i in row.names(data)){ + test=wilcox.test(data[i,] ~ Type) + pvalue=test$p.value + Sig=ifelse(pvalue<0.001,"***",ifelse(pvalue<0.01,"**",ifelse(pvalue<0.05,"*",""))) + if(pvalue<0.05){ + sigVec=c(sigVec, paste0(i, Sig)) + sigGeneVec=c(sigGeneVec, i)} + } Error in model.frame.default(formula = data[i, ] ~ Type) : 参数'data[i, ]'的种类(list)不对

这个错误的原因是在wilcox.test函数的公式中，参数data应该是一个数据框或矩阵，而不是一个单一的向量。在这里，data[i,]返回的是一个长度为1的列表，而不是一个数据框或矩阵。为了解决这个问题，你可以将data转换为数据框或矩阵，并使用适当的列和行来进行子集选择。例如，你可以使用以下代码：

for(i in row.names(data)){
  test=wilcox.test(as.matrix(data[,i]) ~ Type)
  pvalue=test$p.value
  Sig=ifelse(pvalue<0.001,"***",ifelse(pvalue<0.01,"**",ifelse(pvalue<0.05,"*","")))
  if(pvalue<0.05){
    sigVec=c(sigVec, paste0(i, Sig))
    sigGeneVec=c(sigGeneVec, i)}
}

在这个例子中，as.matrix()函数将data转换为矩阵，并使用[,i]来选择第i行。

帮我优化一下：for(i in row.names(data)){ test=wilcox.test(as.matrix(data[,i])~ Type) pvalue=test$p.value Sig=ifelse(pvalue<0.001,"***",ifelse(pvalue<0.01,"**",ifelse(pvalue<0.05,"*",""))) if(pvalue<0.05){ sigVec=c(sigVec, paste0(i, Sig)) sigGeneVec=c(sigGeneVec, i)} }

可以采用以下方式优化这段代码：

1. 预分配sigVec和sigGeneVec的长度，避免在循环中无限增长向量长度。

sigVec <- vector("character", length = nrow(data))
sigGeneVec <- vector("character", length = nrow(data))

2. 使用apply函数替代for循环，极大地提高代码效率。

results <- apply(data, 1, function(x) {
  test <- wilcox.test(x ~ Type)
  pvalue <- test$p.value
  Sig <- ifelse(pvalue < 0.001, "***", ifelse(pvalue < 0.01, "**", ifelse(pvalue < 0.05, "*", "")))
  if(pvalue < 0.05) {
    paste0(row.names(data)[which(x)], Sig)
  } else {
    ""
  }
})

sigVec <- results[results != ""]
sigGeneVec <- row.names(data)[which(results != "")]

这样，我们可以将整个数据集作为一个矩阵传递给apply函数，apply函数会自动对每一行应用指定的函数。我们使用匿名函数来执行Wilcoxon秩和检验，并返回结果。最终，我们可以从结果中提取sigVec和sigGeneVec。