colData< - data.frame(row.names = colnames(ABC[a,b]),condition=group) Error in FUN(left) : invalid argument to unary operator

时间: 2024-04-11 18:28:42 浏览: 34
根据你提供的代码,出现了一个错误。错误信息是"invalid argument to unary operator",意味着在创建数据框时使用了一个无效的一元运算符。 错误可能出现在 `colnames(ABC[a,b])` 这一部分。一元运算符通常是指在一个操作数前面只有一个运算符的情况,例如求反 `-` 或求正 `+`。在这个特定的错误中,可能是因为 `a` 和 `b` 不是有效的索引或条件。 为了解决这个问题,你可以确保 `a` 和 `b` 是有效的索引,用来选择 `ABC` 矩阵中的子集。你还需要确保 `group` 是一个包含正确样本信息的数据框。 以下是一个示例代码,演示了如何创建一个正确的 `colData` 数据框: ```R # 创建一个示例的 colnames 和 group col_names <- colnames(ABC)[a:b] group <- c("condition1", "condition2", "condition1", "condition2") # 示例数据 # 检查 colnames 和 group 的长度是否一致 if (length(col_names) == length(group)) { # 创建 colData 数据框 colData <- data.frame(row.names = col_names, condition = group) } else { # 处理长度不匹配的情况 # ... } ``` 请根据你的实际数据和需求,检查和处理索引和条件,并相应地调整代码。如果还有其他问题,请随时提问。

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#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

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