在 R 语言中，row.names 是一个函数和一个参数。作为一个参数，row.names 可以用于读取或写入数据框的行名称。例如，当读取 CSV 文件时，我们可以使用 row.names = 1 来指定第一列作为数据框的行名称。作为一个函数，row.names() 可以用于获取或设置数据框的行名称。例如，我们可以使用 row.names(dataframe) 来获取数据框的行名称，或使用 row.names(dataframe) <- new_names 来为数据框设置新的行名称。行名称通常用于标识数据框中每个观测的唯一标识符。那row.names=FALSE什么意思

在读取或写入数据框时，当设置 row.names = FALSE 时，表示不将文件中的行名称作为数据框的一列。在这种情况下，数据框会默认生成从 1 开始的数字行名称。如果数据框中的每一行都有一个唯一标识符，那么可以将 row.names 设置为该标识符所在列的编号，以便在读取时将其作为行名称。但如果文件中没有唯一标识符或不需要使用行名称，就可以将 row.names 设置为 FALSE。

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R语言中row.names什么意思

在 R 语言中，`row.names` 是一个函数和一个参数。作为一个参数，`row.names` 可以用于读取或写入数据框的行名称。例如，当读取 CSV 文件时，我们可以使用 `row.names = 1` 来指定第一列作为数据框的行名称。作为一个函数，`row.names()` 可以用于获取或设置数据框的行名称。例如，我们可以使用 `row.names(dataframe)` 来获取数据框的行名称，或使用 `row.names(dataframe) <- new_names` 来为数据框设置新的行名称。行名称通常用于标识数据框中每个观测的唯一标识符。

请解释一下这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi)#"自定义cal_delta_pcc"函数计算正样本和负样本的delta值，并把数据装入positive_delta中 negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval)#自定义delta_wilcox_test函数计算结果 write.csv(wilcox,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"_",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"_",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[,3:ncol(negative_delta)] ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input[,-1] write.csv(ml_input,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

这段代码是一个循环，使用了一个变量`i`来迭代`cancer_types`列表中的元素。在每次迭代中，代码执行以下操作：

1. 从指定路径读取`admat.csv`文件，并将其存储在名为`admat`的变量中。
2. 从指定路径读取`positive_normalized_rna.csv`文件，并将其存储在名为`positive_rna`的变量中。
3. 从指定路径读取`negative_normalized_rna.csv`文件，并将其存储在名为`negative_rna`的变量中。
4. 从指定路径读取`positive_normalized_mi.csv`文件，并将其存储在名为`positive_mi`的变量中。
5. 从指定路径读取`negative_normalized_mi.csv`文件，并将其存储在名为`negative_mi`的变量中。
6. 从指定路径读取`normal_normalized_rna.csv`文件，并将其存储在名为`normal_rna`的变量中。
7. 从指定路径读取`normal_normalized_mi.csv`文件，并将其存储在名为`normal_mi`的变量中。
8. 使用自定义函数`cal_delta_pcc`计算正样本和负样本的delta值，并将结果存储在名为`positive_delta`和`negative_delta`的变量中。
9. 使用自定义函数`delta_wilcox_test`计算正样本和负样本的Wilcoxon秩和检验结果，并将结果存储在名为`wilcox`的变量中。
10. 将`wilcox`写入到指定路径下的`wilcox.csv`文件中。
11. 根据`wilcox`的第一列和第二列创建行名，并将其存储在`wilcox`的行名中。
12. 从`positive_delta`中删除包含NA值的行，并根据第一列和第二列创建新的行名。
13. 从`negative_delta`中删除包含NA值的行，并根据第一列和第二列创建新的行名。
14. 从`positive_delta`中选择行名在`wilcox`的行名之内的行。
15. 从`negative_delta`中选择行名在`wilcox`的行名之内的行，并仅保留第三列到最后一列的数据。
16. 使用行名合并`positive_delta`和`negative_delta`，并将结果存储在名为`ml_input`的变量中。
17. 从`ml_input`中删除第一列。
18. 将`ml_input`写入到指定路径下的`ml_input.csv`文件中。

以上操作将在每个`cancer_types`列表元素上执行，直到迭代完所有元素为止。