Error in `geom_boxplot()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in `FUN()`: ! object 'gene_expression' not found Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误提示表明 `gene_expression` 变量未被找到。这可能是因为你的数据框中没有名为 `gene_expression` 的列，或者你没有正确指定列的名称。

在你的代码中，你需要将 `gene_expression` 替换为正确的列名。例如，如果你的数据框中包含名为 `log2_CPM` 的列，则应将 `gene_expression` 替换为 `log2_CPM`。你的代码应该类似于：

library(ggplot2)

# 加载数据
data <- read.table("gene_expression.txt", header = TRUE, row.names = 1)

# 绘制箱线图
p <- ggplot(data, aes(x = sample, y = log2_CPM)) +
  geom_boxplot()
print(p)

在这个例子中，我们假设数据框中包含名为 `log2_CPM` 的列，它包含基因表达值。我们使用 `aes()` 函数指定 `x` 和 `y` 变量，其中 `y` 变量为 `log2_CPM`。最后，我们使用 `geom_boxplot()` 函数添加一个箱线图。

相关问题

in `geom_density()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error: ! 找不到对象'variable'

在使用`ggplot2`包的`geom_density()`函数创建密度图时，遇到"找不到对象'variable'"的问题，这通常是由于以下几个原因：

1. **缺失的Aesthetics**：`geom_density()`需要你提供x轴（默认是`stat = density()`计算得到的结果）以及颜色或填充依据的变量。比如，如果你想根据'variable'列生成密度图，你需要在`aes()`函数中指明`x = variable`和`fill = variable`或`color = variable`。

   ggplot(data, aes(x = variable, fill = variable)) +
       geom_density()

2. **拼写错误**：检查你在`aes()`中使用的变量名是否与数据集中的实际变量名一致，大小写敏感。

3. **变量未绑定到数据集**：确认`variable`确实存在于你的"data"数据帧中，可以使用`head(data)`或`names(data)`来查看数据集内容。

4. **变量不是一个数值型**：非数值类型的变量（如因子或字符）无法直接作为密度图的输入。如果是这种情况，可能需要先转换成数值形式。

5. **异常值或缺失值**：`variable`中有缺失值或极端值可能导致绘图出现问题。使用`na.rm = TRUE`或对数据预处理去除异常值可能是解决方案。

如果问题依然存在，确保已正确安装并加载了`ggplot2`和其他依赖库，然后逐步排查上述问题。

Error in `geom_density()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error: ! 找不到对象'CPM'

这个错误提示表明你在使用ggplot2库的`geom_density()`函数绘制图形时遇到了问题。具体来说，它找不到名为`CPM`的对象，这可能是以下几个原因：

1. **变量未定义**：`CPM`可能是你要在图上表示的数据列名，你需要确认这个列是否存在并且已经被正确地导入到数据框中。

# 确保数据框里有 'CPM' 这个列
head(data) # 查看前几行数据看看 'CPM' 是否在其中

2. **拼写错误**：检查一下列名是否准确无误，有时候打字错误也可能导致这个问题。

names(data) # 检查列名是否正确写成了 "CPM" 而不是 "cpm" 或其他形式

3. **非数值数据**：`geom_density`通常用于连续数值数据，如果你的`CPM`列包含非数值或者分类数据，那么需要转换或者排除这部分数据。

4. **缺失值处理**：如果有缺失值影响了`CPM`列，也需要提前处理，比如使用`na.omit()`去除缺失值。

5. **绘图范围限制**：如果`CPM`的值范围过大，可能会超出默认的绘图范围，尝试调整`xlim`或`ylim`。

6. **绘图对象问题**：确保你是在正确的数据框或者图层上调用`geom_density`。

解决完这些问题后，再尝试运行你的代码应该就可以正常绘图了。