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)} + } Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'as.matrix'函数选择方法时评估'x'参数出了错: 选择了未定义的列

这个错误的原因是在选择列的时候出了问题。请确保列名的拼写正确且存在，并且数据集中确实存在这些列。你可以使用colnames(data)函数来查看所有列名。

例如，如果你的数据集中存在列名拼写错误，你可以使用以下代码将列名更正：

colnames(data)[colnames(data)=="IncorrectColumnName"] <- "CorrectColumnName"

如果你的数据集中确实不存在某些列，你需要确保你选择了正确的列，或者在数据集中添加这些列。

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。

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。