write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open file 'D:/大一/科研/AB/final result.csv': Permission denied

时间: 2024-04-11 18:30:38 浏览: 83
根据错误信息,显示在尝试写入文件时出现了错误。错误信息是"cannot open the connection",并且有一个警告信息"cannot open file 'D:/大一/科研/AB/final result.csv': Permission denied"。 这意味着你没有权限打开或写入到指定的文件路径中。 为了解决这个问题,你可以尝试以下几点: 1. 确保指定的文件路径和文件名是正确的,并且存在于你的系统中。 2. 检查你是否具有写入该目录或文件的权限。你可以尝试将文件保存到另一个目录,例如你的用户文件夹或桌面上。 3. 如果你正在使用RStudio或其他编辑器/IDE,请确保你以管理员身份运行它,并具有适当的权限。 请注意,如果你正在使用某些操作系统(例如Windows),在某些情况下,写入到根目录(如`D:/`)可能需要管理员权限。 如果还有其他问题,请随时提问。
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write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv",row.names=TRUE) Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open file 'D:/大一/科研/AB/final result.csv': Permission denied

这个错误通常是由于文件路径或文件权限问题引起的。请确保您的文件路径是正确的,并且您具有写入该文件的权限。您可以尝试以下几个步骤来解决问题: 1. 检查文件路径:确保文件路径是正确的,包括文件名和文件格式(例如.csv)。您可以尝试在文件名周围使用双引号或单引号,例如: `file = "D:/大一/科研/AB/final result.csv"` 2. 检查文件权限:确保您有写入该文件的权限。您可以尝试将文件保存到其他位置,例如您的桌面,以查看是否可以成功保存。 3. 关闭文件:如果该文件已经被其他程序或进程打开,可能会导致无法写入的错误。请确保关闭任何与该文件相关的程序或进程。 如果您仍然遇到问题,请提供更多详细信息,以便我可以更好地帮助您解决这个问题。

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv",row.names=2) head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : 'row.names'里不能有重复的名字

根据错误信息,显示在写入CSV文件时发生了错误。错误信息是"'row.names'里不能有重复的名字"。 这意味着在创建`res_1`数据框时,其中的行名字(row.names)有重复的值。在写入CSV文件时,行名字必须是唯一的。 为了解决这个问题,你可以尝试重新设置行名字,以确保它们是唯一的。 ```R # 重新设置行名字 rownames(res_1) <- NULL # 写入CSV文件 write.csv(res_1, file = "D:/大一/科研/AB/final result.csv") ``` 通过将行名字设置为NULL,然后再写入CSV文件,这样就可以避免行名字重复的错误。 希望这个解决方案对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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在下面代码中添加一个可视化图,用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

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