data <- read_excel("kfjyqk.xlsx") > col1 <- data[, 1] > col2 <- data[, 2] > chisq.test(col1, col2) Error in chisq.test(col1, col2) : 'x'和'y'的长度必需相同
时间: 2024-02-25 14:59:27 浏览: 20
这个错误提示是因为在执行 `chisq.test()` 函数时,`col1` 和 `col2` 的长度不相同,因此无法进行卡方检验。要解决这个问题,你需要确保 `col1` 和 `col2` 的长度相同,可以通过以下方式进行检查:
```
length(col1) == length(col2)
```
如果长度不同,可以通过以下方法将它们变成相同的长度:
```
if(length(col1) > length(col2)){
col1 <- col1[1:length(col2)]
} else if(length(col1) < length(col2)){
col2 <- col2[1:length(col1)]
}
```
这段代码会将长度较长的向量截取成和长度较短的向量相同的长度。这样,你就可以使用 `chisq.test(col1, col2)` 函数进行卡方检验了。
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修改以下代码,只展示热图的一半:df <- read_excel("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type.xlsx", sheet = "Proportion") df # 仅选择数值型的列 numeric_columns <- sapply(df, is.numeric) df_numeric <- df[, numeric_columns] # 计算斯皮尔曼相关系数 spearman_corr <- cor(df_numeric, method = "spearman") # 保留两位小数的相关系数 formatted_corr <- format(round(spearman_corr, 2), nsmall = 2) # 绘制斯皮尔曼相关系数热图 pdf("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type_spearman_corr_heatmap.pdf", width = 8, height = 8) heatmap.2(spearman_corr, trace = "none", col = colorRampPalette(c("#FFFFFF","#F8FCCB", "#FCA86B"))(100), cellnote = formatted_corr, notecol = "black") dev.off()
要修改代码以展示热图的一半,你可以使用以下代码:
```R
df <- read_excel("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type.xlsx", sheet = "Proportion")
df_numeric <- df\[, sapply(df, is.numeric)\]
spearman_corr <- cor(df_numeric, method = "spearman")
formatted_corr <- format(round(spearman_corr, 2), nsmall = 2)
half_spearman_corr <- spearman_corr\[1:(ncol(spearman_corr)/2), \]
half_formatted_corr <- formatted_corr\[1:(ncol(formatted_corr)/2), \]
pdf("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type_spearman_corr_heatmap.pdf", width = 8, height = 8)
heatmap.2(half_spearman_corr, trace = "none", col = colorRampPalette(c("#FFFFFF","#F8FCCB", "#FCA86B"))(100),
cellnote = half_formatted_corr, notecol = "black")
dev.off()
```
这段代码首先读取Excel文件中的数据,并选择数值型的列。然后计算斯皮尔曼相关系数,并保留两位小数的相关系数。接下来,我们将相关系数矩阵的一半提取出来,以便只展示热图的一半。最后,使用`heatmap.2`函数绘制热图,并将结果保存为PDF文件。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [小鼠参考基因组id转换gtf文件chb 自己注释 从官网下载相应的基因中注释文件gse155802 getmatrix genecode](https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/127760873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
data = pd.read_excel('实验数据.xlsx',header=None,index_col=None)
这段代码是用 pandas 库中的 read_excel 方法读取名为 "实验数据.xlsx" 的 Excel 文件,并将其转换为 pandas 数据框。其中,header=None 表示该 Excel 文件中没有列名,index_col=None 表示不需要将任何列作为索引列。你可以使用该数据框进行数据分析和处理。