new_data2 <- merge(new_data2,new_data2 %>% transmute(Percent.Non.Electric.Vehicl = Non.Electric.Vehicle.Total/Total.Vehicles),by = c("Region", "State")) Error in fix.by(by.x, x) : 'by'必需指定唯一有效的列

这个错误可能是由于在by参数中指定的列名称不唯一或者在数据框中不存在这些列导致的。请检查一下数据框中是否存在名为"Region"和"State"的列，如果存在，确保这两列的值组合起来是唯一的。如果存在重复值，可以考虑使用其他列作为合并的依据，或者通过去除重复值来解决问题。另外，也可以尝试将by参数的值改为一个长度为2的向量，例如by = c("Region", "State")。

相关问题

> new_data2 <- transform(new_data2, Percent.Non.Electric.Vehicl = (Non.Electric.Vehicle.Total/Total.Vehicles)) > ncol(new_data2) [1] 9 > new_data2 <- cbind(new_data2[1:9], Percent.Non.Electric.Vehicl = Percent.Non.Electric.Vehicl, new_data2[10:ncol(new_data2)]) Error: object 'Percent.Non.Electric.Vehicl' not found

这个错误提示是因为在 `cbind()` 函数中的 `Percent.Non.Electric.Vehicl` 变量未被定义。在 `transform()` 函数中定义的变量默认只存在于该函数中，并不会被保留下来。

你需要把 `transform()` 函数中创建的新变量与原始数据合并，然后再使用 `cbind()` 函数将它们组合起来。可以使用 `merge()` 函数或者 `dplyr` 包中的 `mutate()` 函数来实现。

示例代码：

library(dplyr)

new_data2 <- merge(new_data2, 
                   new_data2 %>% 
                     transmute(Percent.Non.Electric.Vehicl = Non.Electric.Vehicle.Total/Total.Vehicles),
                   by = c("Region", "State"))

# 或者使用 mutate() 函数
new_data2 <- new_data2 %>% 
              mutate(Percent.Non.Electric.Vehicl = Non.Electric.Vehicle.Total/Total.Vehicles)

# 最后使用 cbind() 函数组合
new_data2 <- cbind(new_data2[, 1:9],
                   new_data2[, ncol(new_data2)],
                   new_data2[, 10:(ncol(new_data2)-1)])

> merged_data <- merge(expression_data, data, by = "Sample") 错误: 无法分配大小为242.5 Mb的矢量 >

在R中，当尝试合并两个大型数据集(`expression_data` 和 `data`) 使用 `merge()` 函数时，可能会遇到内存不足的错误，因为`merge()`试图一次性加载所有结果到内存中。由于你提到的内存限制为242.5 MB（大约），这可能是数据集合并后占用空间过大导致的。

解决此问题可以采取以下策略：

1. **逐步合并**：如果数据集非常大，可以考虑分批处理。例如，可以按部分分组数据，每次处理一部分再合并。

split_expression_data <- split(expression_data, gl(nrow(expression_data)/1000, 1000, nrow(expression_data)))
merged_parts <- lapply(split_expression_data, function(df) merge(df, data, by = "Sample"))
merged_data <- do.call(rbind, merged_parts)

2. **使用 `dplyr` 包的 `left_join()` 或 `inner_join()`**：这些函数可以逐行处理数据，不需要一次性加载整个结果集。

library(dplyr)
merged_data <- left_join(expression_data, data, by = "Sample", .keep_all = TRUE)  # 根据需求选择 join 类型

3. **增加内存限制**：有时候可以在R环境下设置更大的内存限制，但这不是长久之计，应优先考虑优化数据处理流程。

memory.limit(size=4000)  # 尝试将内存限制设为4 GB

但是请注意，频繁增加内存限制可能会导致系统性能下降。