ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC) != 0, ] Error in base::rowSums(x, na.rm = na.rm, dims = dims, ...) : 'x' must be numeric

时间: 2024-04-11 22:28:48 浏览: 23
根据你提供的代码,出现了一个错误。错误信息是"'x' must be numeric",意味着在使用 `rowSums()` 函数时,输入的对象 `ABC` 不是数值型的。 `rowSums()` 函数用于计算矩阵每一行的和,要求输入的对象必须是数值型。根据错误信息,`ABC` 不符合这个要求。 要解决这个问题,你需要确保 `ABC` 是一个数值型的矩阵或数据框。你可以尝试使用 `as.numeric()` 或其他相应的函数将其转换为数值型。 以下是一个修正后的代码示例: ```R # 将 ABC 转换为数值型 ABC <- as.matrix(ABC) # 如果 ABC 是数据框,可以使用 as.matrix() 转换 # 过滤出非零行 ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC) != 0, ] # 输出结果 print(ABC_1) ``` 请注意,以上示例代码假设 `ABC` 是一个数值型的矩阵。如果 `ABC` 的数据类型不是数值型,请根据实际情况进行相应的转换。如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题

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。 如果你想提取ABC数据框中的数值列,并将非零行保存到ABC_1数据框中,你可以尝试以下代码: ```R ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] ``` 这里,我们使用sapply函数来检查每一列是否为数值类型,并将结果存储在ABC_subset中。然后,我们使用rowSums函数计算每一行的和,并将非零行保存到ABC_1中。 希望这能解决你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。

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

根据错误信息,显示在写入CSV文件时发生了错误。错误信息是"'row.names'里不能有重复的名字"。 这意味着在创建`res_1`数据框时,其中的行名字(row.names)有重复的值。在写入CSV文件时,行名字必须是唯一的。 为了解决这个问题,你可以尝试重新设置行名字,以确保它们是唯一的。 ```R # 重新设置行名字 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你有帮助!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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