我在运行log10函数时，Warning message: In lapply(X = x, FUN = .Generic, ...) : 产生了NaNs

当你在 R 中使用 `lapply()` 或其他高阶函数调用 `log10()` 函数时，接收到 "produced NaNs" 的警告通常意味着你在计算过程中得到了 "Not a Number" (NaN) 值。这是因为 `log10()` 只接受正实数值，如果传入了零或者负数，它会返回 NaN。可能是以下几个原因：

1. **输入值**：`log10(0)` 或者 `log10(-x)` 返回的是 `Inf` 和 `-Inf`，而不是 `NaN`，所以可能是其他地方的值转换成了零或者负数。
2. **缺失数据**：`NA` 或 `NaN` 类型的数据会被视为无效，尝试计算其对数也会得到 `NaN`。
3. **数组或向量**：如果你的输入是一个包含零、负数或 `NA` 的数组或向量，`lapply` 会逐个元素处理，其中任何一个值有问题都会生成整个结果集的 `NaN`。

解决这个问题的方法包括：
- 检查输入数据，移除或替换那些可能导致 `NaN` 的值（例如零或负数）。
- 使用 `is.nan()` 函数检查哪些值引发了 `NaN`，然后决定是否忽略它们或者如何处理。
- 对于数组，可以使用 `sapply()` 或 `vapply()` 来限制返回的结果类型。

示例代码：

# 示例数据
x <- c(5, 0, -3, NA)

# 使用 sapply() 避免产生 NaNs
result <- sapply(x, function(x) ifelse(is.nan(log10(x)), NA_real_, log10(x)))

相关问题

ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC, as.integer)) Warning message: In lapply(X = X, FUN = FUN, ...) : NAs introduced by coercion

根据你提供的代码，出现了一个警告信息："NAs introduced by coercion"。这意味着在将数据转换为整数类型时，出现了缺失值（NA）的情况。

警告信息通常是由于某些数据无法成功转换为目标类型导致的。这可能是因为数据中包含了非数值型的元素，或者存在缺失值。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几点：

1. 检查数据中是否包含非数值型的元素。如果数据框 `ABC` 中包含字符型或其他非数值型的列，那么在尝试将其转换为整数类型时会出现问题。确保数据框中的所有列都只包含数值型数据。

2. 检查数据是否存在缺失值。使用函数如 `is.na(ABC)` 可以检查数据框 `ABC` 中是否存在缺失值。如果存在缺失值，在转换为整数类型时会引入 NA 值。你可以考虑处理缺失值，例如填充缺失值或删除包含缺失值的行。

3. 如果你需要将整个数据框转换为整数类型，你可以使用 `ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC, as.integer), na.rm = TRUE)` 来忽略缺失值。这样，将会在转换时忽略掉缺失值，并且不会引入 NA 值。

请根据你的实际数据和需求，检查和处理数据中的非数值型元素和缺失值，并相应地调整代码。如果还有其他问题，请随时提问。

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv") 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$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) Warning message: In lapply(X = X, FUN = FUN, ...) : NAs introduced by coercion > group$id<- as.factor(group$id) > group$dex<- as.factor(group$dex) > 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

根据错误信息，显示在创建`DESeqDataSet`对象时发生了错误。错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"。

这意味着你的计数数据和元数据的列数不匹配。`countData`应该是一个矩阵或数据框，其中的列数应该与`colData`的行数相匹配。

为了解决这个问题，你需要检查一下`ABC_1`和`group`数据框的列数是否一致。确保它们具有相同的列数。

你可以使用以下代码检查列数：

ncol(ABC_1)
ncol(group)

如果它们的列数不一致，你需要确保它们具有相同的列数才能创建`DESeqDataSet`对象。

如果还有其他问题，请随时提问。