immune <- subset(immune, idents = c("1","8","9"), invert = TRUE)
时间: 2024-06-16 18:01:54 浏览: 11
`immune <- subset(immune, idents = c("1","8","9"), invert = TRUE)` 这行代码是R语言中对数据框(data frame)进行操作的一种常见方式,它在处理免疫学数据集(假设`immune`是一个数据框)时使用了`subset`函数。这里有几个关键概念:
1. `immune`: 这是你要操作的数据框名称,它可能包含关于免疫系统的各种变量和观测值。
2. `idents = c("1","8","9")`: 这部分指定了你想要从数据框中排除哪些行。`idents`通常代表观察(rows)的标识符,如样本ID,这里选择的是id为1、8和9的行。`invert = TRUE`表示这是一次反向选择,即不包括这些指定的行,也就是排除它们。
3. `invert = TRUE`: 当`invert`设置为`TRUE`时,`subset`函数的行为与常规筛选相反,它返回所有不满足条件的行,也就是除了`idents`列中指定的那些行之外的所有其他行。
所以,执行完这个命令后,你将得到一个新的数据框`immune`,其中不包含id为1、8和9的那些样本。
相关问题
library("pheatmap") library("jsonlite") setwd(dir = "D:/Diyang/1") temp = list.files(pattern="*.csv") myfiles = lapply(temp, read.csv) myfiles = lapply(myfiles, na.omit) file_nums = length(temp) filename = sapply(strsplit(temp,"\\."),"[[",1) for(i in filename) { df = read.csv(paste0(i,'.csv'),header=T,row.names=1) df = replace(df,is.na(df),1) df_temp = df for (name in c("ACC","BLCA")) { print(df[which(colnames(df) == name)]) } df = -log10(abs(df)) df[df_temp<0] = -df[df_temp<0] pdf(paste0(i,'.pdf'),length(colnames(df))/2,length(rownames(df))/2) paletteLength = 1000 #immune #myColor <- colorRampPalette(c("white", "#FF7C00"))(paletteLength) #exp #myColor <- colorRampPalette(c("white", "red"))(paletteLength) #cell #myColor <- colorRampPalette(c("white", "blue"))(paletteLength) #drug #myColor <- colorRampPalette(c("white", "#660BAB"))(paletteLength) #yzx_gx #myColor <- colorRampPalette(c("white", "#C7007D"))(paletteLength) #exp宸紓 # myColor <- colorRampPalette(c("green", "white", "red"))(paletteLength) # myBreaks <- c(seq(min(df), 0, length.out=ceiling(paletteLength/2) + 1), # seq(max(df)/paletteLength, max(df), length.out=floor(paletteLength/2))) #myBreaks <- c(seq(0, max(df), length.out=floor(paletteLength/2))) ####################################### getSig <- function(dc) { sc <- ' ' if (dc < 0.0001) {sc <- '****'} else if (dc < 0.001){sc <- '***'} else if (dc < 0.01){sc <- '**'} else if (dc < 0.05) {sc <- '*'} else{sc <- ''} return(sc) } sig.mat <- matrix(sapply(as.matrix(df_temp), getSig), nrow=nrow(as.matrix(df_temp))) str(sig.mat) ######################################## xx <- pheatmap(df, color=myColor, breaks=myBreaks, clustering_method="average", cluster_rows=F,cluster_cols=F, cellwidth = 20,cellheight = 20,main="-log10(p)",display_numbers=sig.mat) print(xx) dev.off() }为什么最后没有出土
你的代码最后没有生成预期的PDF文件,可能是由于以下原因之一:
1. 检查目录中是否有足够的空间来存储生成的PDF文件。
2. 确保设置的工作目录`"D:/Diyang/1"`是正确的,并且包含了你想要读取的`.csv`文件。
3. 检查`.csv`文件是否包含合适的数据,并且能够正确读取。
4. 确保`myColor`和`myBreaks`变量已经正确定义,并且与你想要使用的颜色和断点匹配。
5. 确保在循环中,每次生成的PDF文件名是唯一的,以免覆盖之前生成的文件。
请逐步检查代码中的这些问题,并根据需要进行修正。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我能够更好地帮助你。
帮我解释一下:data=rt[,-(ncol(rt)-1)] data=melt(data,id.vars=c("gene")) colnames(data)=c("gene", "Immune", "Expression")
这段代码的作用是将一个数据框 `rt` 中除了最后一列以外的所有数据提取出来,并将提取出来的数据进行重构,变成以 "gene" 列为标识符的三列数据,分别为 "gene"、"Immune" 和 "Expression"。具体解释如下:
- `rt[,-(ncol(rt)-1)]` 表示提取数据框 `rt` 中除了最后一列以外的所有列,`-` 表示剔除,`ncol(rt)` 表示获取数据框 `rt` 中的列数,`(ncol(rt)-1)` 表示最后一列的索引,因此 `- (ncol(rt)-1)` 就是除了最后一列以外的列的索引。
- `melt(data, id.vars=c("gene"))` 表示将提取出来的数据进行重构,将除了 "gene" 列以外的所有列都转化为新的 "Immune" 和 "Expression" 列,并将 "gene" 列作为标识符。其中,`id.vars=c("gene")` 表示以 "gene" 列为标识符进行重构。
- `colnames(data)=c("gene", "Immune", "Expression")` 表示将重构后的数据框 `data` 中三列的列名分别设置为 "gene"、"Immune" 和 "Expression"。`colnames()` 函数用于获取或设置数据框中列的名称。