symbol=strsplit(ids$Gene.Symbol, "///") 错误于strsplit(ids$Gene.Symbol, "///"): 非字符参数
时间: 2024-09-26 07:09:27 浏览: 24
这段R代码片段试图将`ids$Gene.Symbol`这个变量(看起来像是一个基因名称列表)按照"//"进行分割。`strsplit()`函数用于将字符串分割成向量,它的基本结构是`strsplit(x, pattern)`,其中`x`是要分割的字符串,`pattern`是分割依据。
但是,出现了错误:"非字符参数",这表示在尝试操作前,`ids$Gene.Symbol`不是字符类型的数据。在R中,`strsplit()`函数只适用于字符串类型的输入。如果你尝试对非字符变量进行这样的操作,会得到错误。
可能的情况是:
1. `ids$Gene.Symbol`可能是一个因子(factor)、整数、数值或其他非字符串数据类型,而你期望它是文本。
2. 可能你之前对这个变量进行了某种转换,但它并没有变成字符形式。
3. 如果`Gene.Symbol`原本就是字符串,但里面包含了除"//"以外的特殊字符,可能会导致它无法正确识别为可以分割的模式。
为了修复这个问题,你需要先确认`ids$Gene.Symbol`的数据类型,并确保它已经转换为字符类型。你可以这样做:
```R
# 先检查数据类型
class(ids$Gene.Symbol)
# 如果需要,将其转换为字符
ids$Gene.Symbol <- as.character(ids$Gene.Symbol)
# 然后再尝试进行分割
symbol <- strsplit(ids$Gene.Symbol, "///")
```
完成上述操作之后,再运行`strsplit()`函数应该就不会报错了。
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fix <- data.frame(data@fix[, 1: 5]) fix <- fix %>% dplyr:: select(ID,ALT,REF,everything) gt<- data.frame(data@gt[, 2]) beta <- as.numeric(unlist(strsplit(as.character( gt$data.gt... 2.), split= ":"))[se q(1,nrow(gt)* 5, 5)]) se <- as.numeric(unlist(strsplit(as.character( gt$data.gt... 2.), split= ":"))[se q(2,nrow(gt)* 5, 5)]) p <- as.numeric(unlist(strsplit(as.character( gt$data.gt... 2.), split= ":"))[se q(3,nrow(gt)* 5, 5)])
这段代码看起来是对一个数据框进行一些处理,主要包括以下几个步骤:
1. 选择数据框的前5列,并把结果存储在一个新的数据框 fix 中。
2. 对 fix 进行列选择,选择 ID、ALT、REF 和所有其他列,并把结果存储在 fix 中。
3. 从 data@gt 的第二列中提取数据,用冒号 : 分割,并把结果存储在一个名为 gt 的数据框中。
4. 从 gt 数据框中提取第一列中每5个元素中的第一个元素,并把结果存储在名为 beta 的变量中。
5. 从 gt 数据框中提取第一列中每5个元素中的第二个元素,并把结果存储在名为 se 的变量中。
6. 从 gt 数据框中提取第一列中每5个元素中的第三个元素,并把结果存储在名为 p 的变量中。
改写为matlab代码: for floder in floders: print(floder) imgname = floder.split('_')[0] idx = tinydict[imgname] value.append(idx) value.append( floder ) sum=0 imgname=floder.split('_')[0] imgs = os.listdir(floderPath+floder) for img in imgs: brisq.get_feature(floderPath+floder+'/'+img) score = brisq.get_score(floderPath+floder+'/'+img) print(score) sum = sum + score value.append(sum/frames) print(sum/frames) s = pd.Series(value, index=df.columns) df = df.append(s, ignore_index=True) value = [] df.to_excel(outpath)
value = [];
for i = 1:length(folders)
folder = folders(i).name;
disp(folder);
imgname = strsplit(folder, '_');
imgname = imgname{1};
idx = tinydict(imgname);
value(end+1) = idx;
value(end+1) = folder;
sum = 0;
imgs = dir(fullfile(folderPath, folder));
for j = 1:length(imgs)
img = imgs(j).name;
brisq.get_feature(fullfile(folderPath, folder, img));
score = brisq.get_score(fullfile(folderPath, folder, img));
disp(score);
sum = sum + score;
end
value(end+1) = sum/frames;
disp(sum/frames);
s = pd.Series(value, 'index', df.columns);
df = df.append(s, 'ignoreindex', true);
value = [];
end
writetable(df, outpath);