bmi <-extract_instruments(outcomes='ieu-a-2') 错误于if (nrow(d) == 0) return(NULL): 参数长度为零
时间: 2024-09-19 08:05:19 浏览: 97
这个R语言的代码片段似乎是在处理数据框`outcomes`,其中`ieu-a-2`可能是某个特定的结果或列名。`bmi <- extract_instruments(outcomes='ieu-a-2')`的作用可能是从数据集中提取与'ieu-a-2'相关的仪器数据。然而,`if (nrow(d) == 0)`是一个条件判断,当数据框`d`的行数(即数据量)为零时,它会返回`NULL`。
错误提示"参数长度为零"意味着在尝试操作之前,`d`这个变量可能是空的,没有任何数据,所以`nrow(d)`返回的是0,导致了if条件成立,触发了`return(NULL)`语句。解决这个问题,你需要先确保`d`的数据已经准备就绪,或者修改if条件以处理这种边缘情况,比如添加一个检查步骤,确认数据存在后再继续提取:
```r
if (length(d) == 0 || nrow(d) == 0) {
message("警告:数据为空,请检查或提供有效数据")
# 或者直接返回一个默认值或错误信息
return(NULL)
} else {
bmi <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2', data = d)
}
```
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asm_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ebi-a-GCST90014325') asm <- extract_instruments(outcomes = 'ebi-a-GCST90014325', clump = TRUE, r2 = 0.001, kb = 10000, access_token = NULL) #如果想要调整P值 asm_1 <- extract_instruments(outcomes = 'ebi-a-GCST90014325', p1 = 5e-08, clump = TRUE, r2 = 0.001, kb = 10000, access_token = NULL)bca_out <- extract_outcome_data( snps=data$SNP, outcomes='ieu-a-1127', proxies = FALSE, maf_threshold = 0.01, access_token = NULL ) mydata <- harmonise_data( exposure_dat=asm_1, outcome_dat=bca_out, action= 3 )Error in data$SNP : object of type 'closure' is not subsettable >我该如何修改?正确的代码是?
根据代码,你是想从 `data` 中提取 `SNP` 列,但是出现了错误。这个错误的原因可能是 `data` 不是一个数据框或数据表,而是一个函数。因此,你需要先执行 `data()` 函数,将数据加载到内存中,然后再提取 `SNP` 列。
修改后的代码如下:
```
data() # 加载数据
bca_out <- extract_outcome_data(
snps = mydata$SNP, # 提取 mydata 数据框的 SNP 列
outcomes = 'ieu-a-1127',
proxies = FALSE,
maf_threshold = 0.01,
access_token = NULL
)
```
另外,你在上面的代码中使用了 `asm_1` 数据框,但是它没有在代码中定义。如果需要使用 `asm_1` 数据框,请先定义并赋值。
我的代码如下:install.packages(‘devtools’) devtools::install_github(‘MRCIEU/TwoSampleMR’) library(TwoSampleMR) #加载R包 che<-extract_instruments(outcomes='ukb-b-1489', clump=TRUE, access_token = NULL) chd<-extract_outcome_data( snps = che$SNP, outcomes ='ieu-a-7', proxies = FALSE, maf_threshold = 0.01, access_token = NULL) mydata <- harmonise_data( exposure_dat=che, outcome_dat=chd, action= 2 ) res <- mr(mydata) res OR<-generate_odds_ratios(res) 要输入什么代码才能使用maximum likelihood进行MR分析
要使用最大似然方法进行MR分析,可以使用TwoSampleMR包中的`mr_ml()`函数。使用该函数的语法如下:
```
res_ml <- mr_ml(data, prior_variance = 0.04, verbose = TRUE)
```
其中,`data`是通过`harmonise_data()`函数协调的数据集,`prior_variance`是一个可选参数,可以用来指定先验方差(默认值为0.04),`verbose`参数是一个逻辑值,用于控制是否输出详细信息(默认值为TRUE)。
请注意,最大似然方法是一种计算量较大的方法,可能需要较长的计算时间。
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