data=data[order(data$gene_name, data$median,decreasing = T),]

这是一个 R 语言中的代码，它的作用是按照 data 数据框中 gene_name 列的字母顺序对数据进行排序，如果 gene_name 相同，则按照 median 列的数值大小进行排序，且按照降序排列。

相关问题

median_T <- read_excel("median_T.xlsx") median_T$Tissue <- factor(median_T$Tissue) aov_cpm_median_T <- aov(median_expression ~ Tissue, data = median_T) pairwise_T <- pairwise.t.test(median_expression ~ Tissue, data = median_T)，以上代码的报错信息为：Error in factor(g) : argument "g" is missing, with no default，应怎么修改该代码？

根据错误信息，可能是在使用`factor()`函数将`median_T$Tissue`转换为因子型数据时出现了问题。请尝试使用以下代码：

median_T <- read_excel("median_T.xlsx")
median_T$Tissue <- as.factor(median_T$Tissue)
aov_cpm_median_T <- aov(median_expression ~ Tissue, data = median_T)
pairwise_T <- pairwise.t.test(median_expression ~ Tissue, data = median_T)

在上述代码中，使用`as.factor()`函数将`median_T$Tissue`转换为因子型数据类型。这个函数应该能够避免`factor()`函数的报错问题。

如果上述代码仍然不能解决问题，请检查数据是否存在空值或非数值型数据，并尝试进行数据清洗和转换。

运行library(caret) library(neuralnet) data <- read.csv("housing_renamed.csv") data$year_built[is.na(data$year_built)] <- median(data$year_built, na.rm = TRUE) predictors <- subset(data, select = -c(value_per_sq_ft)) response <- data$value_per_sq_ft ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3) model1 <- train(response ~ ., data = predictors, method = "neuralnet", trControl = ctrl) model2 <- train(response ~ ., data = predictors, method = "neuralnet", trControl = ctrl) print(model1) print(model2)出现Something is wrong; all the RMSE metric values are missing:报错

这个错误可能是由于数据中存在缺失值导致的。你需要检查数据中是否存在其他缺失值，并对其进行处理。另外，你可以尝试在train函数中添加一个参数preProcess，将其设置为"impute"，以对缺失值进行处理。例如：

model1 <- train(response ~ ., data = predictors, method = "neuralnet",
                trControl = ctrl, preProcess = "impute")

你可以尝试这个方法来解决这个错误。