Error in make.unique(rownames(exp1[, 1])) : 'names' must be a character vector

时间: 2024-05-02 17:23:30 浏览: 53
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r语言矩阵运算函数

这个错误可能是因为你传递给 `make.unique()` 函数的参数不是字符向量。请确保你的参数是字符向量。你可以使用 `as.character()` 函数将非字符向量转换为字符向量。例如： ``` make.unique(as.character(rownames(exp1[, 1]))) ``` 这将把 `rownames(exp1[, 1])` 转换为字符向量，并传递给 `make.unique()` 函数。这应该可以解决你遇到的问题。
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wikimarkup: 自动转换 MATLAB 数据为多种标记语言

w.addTable(matrix, {'rownames'}, {'colnames'}, '表格标题'); - 添加结构：addStruct方法用于插入结构体数据。 示例代码： matlab w.addStruct(structure); - 添加文本：使用addText...

> rownames(data) <- data$...1 Warning message: Setting row names on a tibble is deprecated

rownames(data) $...1这行代码的意图可能是想基于...1列的内容给数据框设置行标签。然而，从R 4.0开始，tibbles（一种高效的数据结构，类似于data frames）默认不允许直接赋值行名，因为它们通常不需要显式的...

> genes <- read.table("genes.tsv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) > barcodes <- read.table("barcodes.tsv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) > matrix <- readMM("matrix.mtx") > exp_matrix <- Matrix::t(as.data.frame(as.matrix(matrix))) > rownames(exp_matrix) <- genes$V2 > colnames(exp_matrix) <- barcodes$V1 > pbmc <- CreateSeuratObject(counts = exp_matrix, project = "pbmc", assay = "RNA") Error in CreateAssayObject(counts = counts, min.cells = min.cells, min.features = min.features, : No cell names (colnames) names present in the input matrix，是什么错误，怎么解决

1. 检查genes.tsv和barcodes.tsv文件是否存在，并且文件路径是否正确。 2. 检查matrix.mtx文件是否存在，并且文件路径是否正确。 3. 检查genes.tsv和barcodes.tsv文件中是否有正确的列名。 4. 检查matrix...

> ggplot(data, aes(x = rownames(data), y = 旅客运输平均运距.公里.)) + + geom_line() + + labs(title = "旅客运输平均运距与年份的折线图", x = "年份", y = "旅客运输平均运距(公里)") Error in geom_line(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error: ! object '旅客运输平均运距.公里.' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.这个错在哪里，改一下

ggplot(data, aes(x = rownames(data), y = 旅客运输平均运距.公里.)) + geom_line() + labs(title = "旅客运输平均运距与年份的折线图", x = "年份", y = "旅客运输平均运距(公里)") 注意到列名中的点...

> genes <- read.table("genes.tsv", header = TRUE) > row.names(genes) <- genes$ENSGeneID > genes <- genes[,-1] > barcodes <- read.table("barcodes.tsv") > colnames(barcodes) <- "cell_id" > mtx <- readMM("matrix.mtx") > exp_mtx <- as.data.frame(as.matrix(mtx)) > rownames(exp_mtx) <- rownames(genes[match(rownames(exp_mtx), rownames(genes)),]) Error in genes[match(rownames(exp_mtx), rownames(genes)), ] : 量度数目不对，是什么错误

这个错误可能是由于 genes 和 exp_mtx 的行数不匹配导致的。可以尝试检查一下 genes.tsv 文件中的基因数量是否与 matrix.mtx 文件中的基因数量一致，或者检查一下是否存在重复的基因。如果有重复的基因，...

scale.list <- lapply(1:length(count.list),function(i){ return (scale.list[[i]][na.omit(match(rownames(count.list[[i]]),rownames(scale.list[[i]]))),])})

这段代码是将每个数据框（count.list和scale.list）中的行名进行匹配，然后从scale.list中选出匹配到的行并返回一个新的列表。具体来说，它使用了lapply函数对count.list中的每个数据框进行循环操作，将其行名与...

Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : unused argument (rownames = 1)

这个错误通常是因为在读取数据时使用了 "rownames" 参数，但是这个参数在 read.table() 函数中是没有定义的。可以尝试将 "rownames" 参数移除，或者使用其他适当的...rownames(data) ("row1", "row2", "row3", ...)

library(tidyverse) exp <- as.data.frame(exp) exp <- exp %>% mutate(probe_id=rownames(exp)) %>% inner_join(ids,by="probe_id") %>% select(probe_id, symbol, everything) exp <- exp[!duplicated(exp$symbol),] rownames(exp) <- exp$symbol exp <- exp[,-(1:2)]

这段代码使用了tidyverse包中的函数进行数据处理，将一个数据框exp中的行名转换为probe_id列，并与另一个数据框ids进行内连接，选取probe_id、symbol以及exp中的其他列，然后去除symbol重复的行，最后将symbol列作为...

ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv",row.names=1) Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : 'row.names'里不能有重复的名字

rownames(ABC) [, 1] ABC [, -1] 这将读取ABC.csv文件，将第一列作为行名字，并将其从数据框中删除。 2. 如果你的数据框中没有唯一标识符列，你可以使用默认的行索引作为行名字。你可以使用以下代码： R...

Error in .rowNamesDF<-(x, value = value) : 不允许有重复的'row.names' In addition: Warning message: non-unique values when setting 'row.names': ‘TCGA-44-2656’, ‘TCGA-44-2662’, ‘TCGA-44-2665’, ‘TCGA-44-2666’, ‘TCGA-44-2668’, ‘TCGA-44-3917’, ‘TCGA-44-3918’, ‘TCGA-44-4112’, ‘TCGA-44-5645’, ‘TCGA-44-6146’, ‘TCGA-44-6147’, ‘TCGA-44-6775’, ‘TCGA-50-5066’, ‘TCGA-50-5946’

这个错误通常发生在尝试为数据框设置重复的行名时...rownames(data) <- make.unique(rownames(data)) 然后，您可以继续进行数据处理和可视化操作。请记住，在进行任何更改之前，最好备份原始数据以防止数据丢失。

library(limma) expFile="tcga.FRGexp.txt" cliFile="time.txt" rt=read.table(expFile,sep="\t",header=T,check.names=F) rt=as.matrix(rt) rownames(rt)=rt[,1] exp=rt[,2:ncol(rt)] dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp)) data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames) data=avereps(data) data=data[rowMeans(data)>0,] setwd("D:\\TCGA\\Fer\\10.tcgaMergeTime") data = read.table("tcga.FRGexp.txt",sep="\t",header=TRUE,row.names=1) group=sapply(strsplit(colnames(data),"\\-"),"[",4) group=sapply(strsplit(group,""),"[",1) group=gsub("2","1",group) data=data[,group==0] colnames(data)=gsub("(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-.*","\\1\\-\\2\\-\\3",colnames(data)) data=t(data) data=avereps(data)

8. dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp)): 这行代码为矩阵exp设置行名和列名。 9. data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames): 这行代码将矩阵exp转换为数值矩阵，...

Error in validObject(.Object) : 类别为“markovchain”的对象不对: 1: Error! Colnames of transitionMatrix do not match states 类别为“markovchain”的对象不对: 2: Error! Rownames of transitionMatrix do not match states > #可视化

这个错误提示表明你使用的是一个类型为 "markovchain" 的对象，但是该对象的转移矩阵数据中状态的行列名与定义状态时的行列名不匹配。这通常是由于在创建 markovchain 对象时，没有正确指定状态的行列名。...

Make sure that we grade your HW based solely on your R code script. If we don’t see the correct results when we run your code, you will get 0 point for those questions. 1. Create a R function to show the central limit theorem. This function should have the following properties: - In the argument of the function, you have an option to consider poisson, exponential, uniform, normal distributions as the population distribution. - Depending on the choice of the population distribution in part (1), the function will receive extra argument(s) for the parameters of the distribution. For example, if a normal distri- bution is chosen, the mean and SD are needed in the function argument. Note that each distribution has a different parameter setting. - If the distribution is not selected from (“Normal”, “Poisson”, “Uniform”, “Exponential”), the function needs to print the following error message: check the distributional setting: consider ("Normal", "Poisson", "Uniform", "Exponential") and stop. - The function should give the summary statistics (minimum, 1st quartile, median, mean, 3rd quartile, maximum) of 1, 000 sample mean values for given n values (n = 10, 50, 100, 500). - The result should have the following statement at the beginning, for example, if a normal distribution with mean 1 and SD 0.5 was chosen: ‘‘For the Normal distribution, the central limit theorem is tested’’ where the term “Normal” is automatically inserted in the statement based on the argument. And the output should have the following form: For the Normal distribution, the central limit theorem is tested When n=10: Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.5187 0.8930 1.0016 0.9993 1.1019 1.4532 When n=50: Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.7964 0.9508 1.0010 0.9997 1.0493 1.2309 1 When n=100: Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.8534 0.9679 0.9972 0.9992 1.0325 1.1711 When n=500: Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.9258 0.9836 1.0006 0.9997 1.0154 1.0678 I Using your own function, test the N(−1,0.52) and the Unif(−3,6) case.

# create a vector of n values to test n_values (10, 50, 100, 500) # create a data frame to store the summary statistics results <- data.frame(matrix(ncol = length(n_values) + 1, nrow = 6)) # ...

error in .rownamesdf<-(x, value = value) : 不允许有重复的'row.names'

这个错误提示是因为在给数据框设置行名时出现了重复的行名，导致程序无法处理。需要检查数据框中的行名是否有重复，如果有重复需要进行修改或删除重复行。...rownames(df) <- make.unique(rownames(df))

model <- fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, gamma = TRUE) [1] "For ensuring numerical stability of the parameter optimization and inversion of the Hessian, it is best to multiply log returns by 100." Error in fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, : No date column.

rownames(my_data) $date my_data$date 或者，你可以使用以下代码将日期信息添加为一个新列： my_data$date <- as.Date(my_data$date) 确保在运行 fit_mfgarch() 函数之前，你的数据集包含日期列...

# rbind() & cbind() functions ------------------ x <- c(1,5,2); y <- matrix(1:6,2,3) rbind(x,y) x <- NULL; y <- c(1,5,2) rbind(x,y) x <- matrix(1:6,3,2) y <- matrix(9:1,3,3) cbind(x,y) # Transformation into vector or matrix --------- A <- matrix(1:6,2,3) x <- A[1,]; x is.vector(x) x <- as.matrix(x); x x <- as.vector(x); x A <- array(0,dim=c(2,2,2)) as.vector(A) as.matrix(A) # Names of matrix rows and columns ------------- A <- matrix(1:6,2,3); A rownames(A) <- c('K','J') colnames(A) <- 3:1 A['J',] A[,'3']

例如，使用 rownames() 函数为矩阵 A 的行指定名称为 'K' 和 'J'，使用 colnames() 函数为矩阵 A 的列指定名称为 3、2 和 1。 可以使用 A['J',] 和 A[,'3'] 分别获取矩阵 A 中行名为 'J' 和列名为 '3' 的所有元素。

解释这段代码pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ for (j in classes){ mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_normalized_mi.csv"),row.names = 1,check.names = F) rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) id<-rownames(mi) target<-rownames(rna) pair<-tidyr::crossing(id, target) pair<-cal_correlation(pair,mi,rna,pcc_filter) mi<-mi[rownames(mi)%in%unique(pair[,1]),] fwrite(mi,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_corr_validated_mi.csv"),sep = ',',row.names = T,quote = F) rna<-rna[rownames(rna)%in%unique(pair[,2]),] fwrite(rna,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_corr_validated_rna.csv"),sep = ',',row.names = T,quote = F) write.csv(pair,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_miRNA-RNA_pair.csv"),row.names=F,quote=F) } pb$tick() }

1. 使用 read.csv 函数读取指定路径下的文件，文件路径由变量 dir、i 和 j 构成。 2. 将读取的数据分别赋值给变量 mi 和 rna。 3. 获取 mi 和 rna 数据的行名称，并将其分别赋值给变量 id 和 ...

high_corr = find(corr_matrix >0.9); [x, y] = ind2sub(size(corr_matrix), high_corr); high_corr = [corr_matrix.Properties.RowNames(x(x~=y & x<y)), corr_matrix.Properties.RowNames(y(x~=y & x<y))]; for i = 1:length(high_corr) feat1 = high_corr{i, 1}; feat2 = high_corr{i, 2}; X = data(:, {feat1, feat2}); y = data.y; model = fitlm(X, y); fprintf('%s and %s: R^2 = %.2f\n', feat1, feat2, model.Rsquared.Ordinary); end什么意思

data 是一个包含了特征和目标变量的 table 类型数据，其中 data(:, {feat1, feat2}) 表示选取数据中的 feat1 和 feat2 两个特征。fitlm 函数用于拟合线性回归模型，model.Rsquared.Ordinary 表示线性...

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