table1[, 1] <- sapply(table1[, 1], function(x) { if (all(grepl("^\\d+(\\.\\d+)?$", x))) { as.numeric(x) } else { x } })

时间: 2023-12-06 22:05:30 浏览: 68
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R基础学习-控制流、函数、pply族1

这段代码会将表格 table1 的第一列中的所有字符串转换成数字（如果可以被解释为数字的话），并且将转换后的结果重新赋值给第一列。具体来说，它使用了 sapply 函数将第一列中的每个元素都传递给一个匿名函数进行处理。这个匿名函数会首先使用正则表达式判断这个元素是否可以被解释为数字，如果可以，则使用 as.numeric 函数将其转换成数字并返回；否则，直接返回原始字符串。最终，sapply 函数会将所有处理后的结果拼接成一个向量，并将其赋值给 table1 的第一列。
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第07讲 自定义函数1

字符", n)for(i in 1:n) {if(score[i] >= 90) {res[i] = " 优"} else if(score[i] >= 80) {res[i] = " 良"} else if(score[i] >= 70) {res[i] = " 中"} else if(score[i] >= 60) {res[i] = " 及格"} else {res[i] = ...

请更改R语言脚本： 要求：groups中每行中若存在0，则每行数据不变，若不存在0，再mid_points <- sapply(groups, function(x) apply(x, 1, median)) new_points <- t(sapply(mid_points, function(x) c(x, x*1.01, x*1.02, x*0.98, x*0.99))) new_points <- round(new_points) 脚本： library(xlsx) data <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/shuju/turangweishengwu/taconomy-bac/phylum0302.xlsx",sheetIndex = 1) groups <- split.default(data, rep(1:ncol(data), each=5, length.out=ncol(data))) mid_points <- sapply(groups, function(x) apply(x, 1, median)) new_points <- t(sapply(mid_points, function(x) c(x, x*1.01, x*1.02, x*0.98, x*0.99))) new_points <- round(new_points)

new_points <- t(sapply(groups, function(x) { if ( %in% x) { return(x) } else { mid_point <- median(x) c(mid_point, mid_point*1.01, mid_point*1.02, mid_point*.98, mid_point*.99) } })) new_points ...

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv",row.names=2) head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : 'row.names'里不能有重复的名字

rownames(res_1) <- NULL # 写入CSV文件 write.csv(res_1, file = "D:/大一/科研/AB/final result.csv") 通过将行名字设置为NULL，然后再写入CSV文件，这样就可以避免行名字重复的错误。 希望这个解决方案对...

OBJ <- function(T, n, lambda) { integrand <- function(t, i) { (1.1^(i-1)) * lambda(t) } lambda <- function(t) { (1.6986/3110.396823) * ((t/3110.396823)^0.6986) } numerator <- (n-1) * 6050 + 2000 * sum(sapply(1:n, function(i) integrate(Vectorize(integrand), lower = 0, upper = T[i], i = i)$value)) + 13200 denominator <- sum(T) OBJ_value <- numerator / denominator return(OBJ_value) } n <- 5 T <- rep(1000, n) # 初始化Ti为相同值 library(pso) lower_bounds <- rep(0, n) # T的下界 upper_bounds <- rep(10000, n) # T的上界 fitness <- function(T) { OBJ_value <- OBJ(T, n, lambda) return(OBJ_value) } pso_control <- list(maxit =100) # 最大迭代次数 result <- psoptim(lower = lower_bounds, upper = upper_bounds, par = T, fn = fitness, control = pso_control) min_value <- result$value optimal_T <- result$par cat("最小值:", min_value, "\n") cat("对应的T值:", optimal_T, "\n")

numerator <- (n-1) * 6050 + 2000 * sum(sapply(1:n, function(i) integrate(Vectorize(integrand), lower = 0, upper = T[i], i = i)$value)) + 13200 denominator <- sum(T) OBJ_value <- numerator / ...

错误: 意外的'for' 于 "compare_sums <-function(n) { i_sum <- sum(1/i for"

在compare_sums <- function(n) {这行的函数定义里，你试图在一个表达式中使用for，但R语言在这里期望的是循环结构，比如for loop或者lapply(), sapply()等。正确的部分应该是对i从1到n求和，而不是在...

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train_idx <- sample(1:nrow(model_data), size = round(0.7 * nrow(model_data))) train_data <- model_data[train_idx, ] test_data <- model_data[-train_idx, ] # 建立rrBLUP模型 model <- kinshipBLUP...

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这段代码可以正常运行，但是其中的 sorted_index 和 sorted_index1 的作用是相同的，因此 sorted_index1 多余了。可以直接使用 sorted_index 来对 WHO_data_list 进行排序，这样代码更简洁。另外，这段代码没有注释...

unexpected symbol在"non_normal_vars<-sapply(num_vars,function(var){test_result<-shapiro.test(seer[var])test_result"里

non_normal_vars <- sapply(num_vars, function(var) { test_result <- shapiro.test(seer[var]) test_result }) 问题出在test_result <- shapiro.test(seer[var])这行。可能是由于变量seer未被正确定义...

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这段代码是一个使用粒子群优化算法（PSO）求解非线性优化问题的例子。其中，lambda 函数用于计算一个时间点的风速系数，OBJ 函数用于计算目标函数值，fitness 函数用于计算 PSO 算法的适应度，psoptim 函数...

ABC_subset<- unlist(lapply(ABC,is.numeric)) ABC_1<- read_csv[rowSums(ABC_subset)!=0,]

根据你提供的代码，似乎你想将ABC数据框中的数值列提取出来，并将非零行保存到ABC_1数据框中。 然而，你在使用rowSums函数时出现了错误。这个错误是因为rowSums函数需要一个矩阵或数据框作为参数，而不是一个向量。...

基于以下R代码：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot cv_plot_data <- cv_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), cv_plot_data, type = "l", xlab = expression(lambda), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot pred_plot_data <- pred_error[[i]] plot(log10(lambda_seq[1:fit$df]), pred_plot_data[1:fit$df], type = "l", xlab = expression(lambda), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_plot_data)]), col = "red") }，给出以下问题的代码：基于一倍标准差准则给出参数值上限

param_upper_bound <- sapply(mse, function(x) { sqrt(x) * sd(y) / sqrt(n) }) # 打印输出参数值上限 cat("Parameter upper bound:", param_upper_bound) 输出结果： Parameter upper bound: 0....

R语言中> n_word <- sapply(split(result,result$id), nrow) > index_word <- sapply(n_word, seq_len) > index_word <- unlist(index_word) > result$index_word <- index_word > head(result)是什么

3. sapply(n_word, seq_len) 对每个 id 值对应的行数，生成一个从 1 到该行数的整数序列。返回的结果是一个列表，其中每个元素都是一个整数向量。 4. unlist(index_word) 将列表展开成一个单一的整数向量。 5....

# 读取 Excel 文件，行为样本，列为真菌、细菌、OTU df <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/土壤微生物整理 - 副本/计算相对丰度/细菌原始数值1.xlsx", sheet = 1) df <- df[,3:74] # 将每个值除以对应列的第73行数值 # apply,lapply,sapply df1 <- sapply(1:nrow(df),FUN = function(x){as.numeric(df[x,])/as.numeric(df[73, ])}) 修改R语言脚本，计算每列的和，用每个值除以对应列的和

可以使用apply函数计算每...df1 <- apply(df, 2, function(x){as.numeric(x)/col_sum}) 其中apply(df, 2, sum)计算了每列的和，apply(df, 2, function(x){as.numeric(x)/col_sum})将每个值除以对应列的和。

> cors <- sapply(Hirsch[,-1], cor, y=Hirsch[,1])在r中是什么意思

这行代码在R语言中的意思是： sapply函数是一个向量化的版本的apply函数，它将函数...因此，sapply(Hirsch[,-1], cor, y=Hirsch[,1])将计算每个非第一列的列与第一列之间的相关系数，并将结果存储在一个向量中。
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