#读取2.22_output_firststept.csv文件 getwd() setwd("/Analysis_B/20220326_JNILI/010_summary") data <- read.csv("output_summary12.csv", header = F) getwd() setwd("/home/Reference_database/new_taxdump") read.table("fullnamelineage.dmp", header = F, sep = '\t', fill = TRUE,stringsAsFactors=FALSE, quote = "") A <- read.table("fullnamelineage.dmp", header = F, sep = '\t', fill = TRUE,stringsAsFactors=FALSE, quote = "") [c(1,3,5)] B <- read.table("host.dmp", header = F, sep ='|') M1 <- merge(data,B,by='saccver_N',all.X=TRUE) M2 <- merge(M1,A,by='saccver_N',all.X=TRUE) write.csv(M2, file = "/Analysis_B/20220326_JNILI/010_summary/output_summary13.csv",row.names = T)这段代码什么意思

> data <- fread("/Users/imac/Desktop/summary_process/output_summary15.csv") > library(data.table) > setwd("/Users/imac/Desktop/summary_process") > data <- fread("output_summary15.csv") > cols <- c(4, 5, 25, 17, 26, 10) > selected_data <- data[, cols] Error in [.data.table(data, , cols) : j (the 2nd argument inside [...]) is a single symbol but column name 'cols' is not found. Perhaps you intended DT[, ..cols]. This difference to data.frame is deliberate and explained in FAQ 1.1.

data <- fread("output_summary15.csv") # 选择需要的列 cols <- c(4, 5, 25, 17, 26, 10) selected_data <- data[, ..cols] # 将列粘在一起 text <- apply(selected_data, 1, function(x) { paste(x[1], x[2], ...

> library(data.table) > > # 设置工作目录 > setwd("/Users/imac/Desktop/summary_process") > > # 读取csv文件 > data <- fread("output_summary15.csv") > > # 选择需要的列 > cols <- c(V1, V2, V24, V15, V3.y, V7) Error: object 'V1' not found >

这个错误是因为V1等变量没有被定义。您需要将列名（或列索引）作为字符向量传递给cols变量。请尝试将cols定义为字符向量，像这样： ...然后，您可以使用data[, ..cols]选择需要的列。

setwd("/Users/imac/Desktop/left_join") > > # 读取第一个 CSV 文件，将第一列列名改为ID > file1 <- read.csv("【1】output_summary.csv") > colnames(file1)[1] <- "ID" > > # 读取第二个 CSV 文件，并将其中与第一个 CSV 文件中列名相同的列重命名 > > > file2 <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/fullnamelineage.csv") Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string > > library(dplyr) > > # 将 file2 的数据根据 ID 列与 file1 进行左连接 > merged_data <- merge(file1, file2, by = "ID", all.x = TRUE) Error in fix.by(by.x, x) : 'by' must specify a uniquely valid column > 怎么回事

根据代码和错误信息分析，出现问题的是合并数据框的那行代码 merged_data <- merge(file1, file2, by = "ID", all.x = TRUE)。错误信息提示 "by' must specify a uniquely valid column"，这是因为 by 参数指定...

> machine <- read.csv("./data/machine_meta.csv", header = FALSE) Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file './data/machine_meta.csv': No such file or directory怎么办

这个错误提示表明 R 无法找到名为 "./data/machine_meta.csv" 的文件，可能是因为该文件不存在或者文件路径不正确。你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题： 1. 确认文件路径是否正确：检查一下当前 R 工作目录是否...

> setwd("/Users/imac/Desktop/summary_process") > > # 读取csv文件 > data <- fread("output_summary15.csv") > > # 选择需要的列 > cols <- c("V1", "V2", "V24", "V15", "V3.y", "V7") > selected_data <- data[, cols] Error in [.data.table(data, , cols) : j (the 2nd argument inside [...]) is a single symbol but column name 'cols' is not found. Perhaps you intended DT[, ..cols]. This difference to data.frame is deliberate and explained in FAQ 1.1.

这个错误是因为cols被当作一个列名传递给data.table的j参数，而不是一个包含列名的向量。...selected_data <- data[, ..cols] 这将告诉data.table将向量cols中的元素视为列名，并选择这些列。

r中设置工作环境为/Users/imac/Desktop/summary_process，读取一个csv文件，文件地址为/Users/imac/Desktop/summary_process/output_summary15.csv，paste函数把文件的第4列、第5列、第25列、第17列、第26列、第10列粘贴在一起，注意这些不是列名，在右边加入一个新列，csv原本的内容不删除，粘贴格式为第4列内容::第5列内容::blastx::第25列内容::第17列内容::blastn::第26列内容::第17列内容，再用do包的Replace函数将csv文件中的空格用符号.代替，所有N/A用NA代替，并输出一个新文件，帮我写一下代码

data <- fread("output_summary15.csv") # 选择需要的列 cols <- c(4, 5, 25, 17, 26, 10) selected_data <- data[, cols, with=FALSE] # 将列粘在一起 text <- apply(selected_data, 1, function(x) { paste(x[1...

设置一个工作环境，循环遍历每个以_rename.csv结尾的文件，提取name列和ID..Name..blastx..virus_species_X..pident_X..blastn..virus_species_N..pident_N列，用r语言

然后，您可以使用list.files函数来列出目录中的所有文件，并使用read.csv函数读取csv文件，并提取所需的列。接下来，您可以使用write.csv函数将结果保存到一个文件中。以下是实现这个功能的R语言代码示例： R ...

设置一个工作环境，循环遍历这个工作环境中每个以_rename.csv结尾的文件，提取文件的name列和ID..Name..blastx..virus_species_X..pident_X..blastn..virus_species_N..pident_N列，对应生成一个只有两列的csv文件，并重新命名，用r语言

然后，您可以使用list.files函数来列出目录中的所有文件，并使用read.csv函数读取csv文件，并提取所需的列。接下来，您可以使用write.csv函数将结果保存到一个新的csv文件中，并使用file.rename函数将该文件重命名。...

getwd() setwd( "/Users/jasmma/abl") zxb=read.csv("zxb111.csv") log<-glm(frail~age+txl+BMI+ag+tx+BM+address+sex+marriage+live+smoking+drink+exercise+education+primary+DM+HP+Hrart +Cero+com+pro+income+follow+depress+anxiety+RBC+Hb+HCT+fe+Ca+P+iPTH+alb+cr+bun+com1,family = binomial,data = zxb) summary(log) log.step<-step(log) summary(log.step) # ##############制作表格######## install.packages(c("stats", "MASS", "car", "tidyverse", "knitr", "kableExtra")) library(stats) library(MASS) library(car) library(tidyverse) library(knitr) library(kableExtra) kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% column_spec(4, color = "white", background = "steelblue") ############### 将结果转化为表格形式##### result <- data.frame( variable = names(log.step$coefficients)[-1], # 变量名称 beta = coef(log.step)[-1], # β系数 wald_stat = summary(log.step)$coefficients[-1, "z"], # Wald统计量 se = summary(log.step)$coefficients[-1, "Std. Error"], # 标准误差 or = exp(coef(log.step)[-1]), # 比值比 ci_low = exp(confint(log.step)[-1, 1]), # 置信区间下限 ci_high = exp(confint(log.step)[-1, 2]), # 置信区间上限 p_value = summary(log.step)$coefficients[-1, "Pr(>|z|)"] # P值 )

这段代码是进行 logistic ...其中，使用step()函数进行模型选择，生成的模型结果通过summary()函数进行总结统计，并通过kable()和kableExtra()函数将结果转化为表格形式进行展示。最后，将结果保存到result数据框中。

解释这段代码for (i in cancer_types){ tnm_separator(dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv') #counts ,clinic_dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv') ,setwd = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i), op=predict_obj) tnm_separator(dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv') #miRNAs ,clinic_dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv') ,setwd = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i), op=predict_obj) } for (i in cancer_types){ for (j in classes){ colname_add(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\',j,'_normalized_rna.csv'),'-01') colname_add(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\',j,'_normalized_mi.csv'),'-01') } }

其中，dir 参数表示待分离的文件路径，clinic_dir 参数表示临床文件路径，setwd 参数表示设置的工作目录，op 参数表示预测对象。这个函数的作用是从给定的文件路径中提取特定的数据，并将其存储在工作目录中...

设置一个工作环境/Users/imac/Desktop/left_join,第一个csv【1】output_summary.csv,和第二个csv，fullnamelineage.csv,根据第一列的共同变量进行left_join,输出文件命名为blastx

1. 创建一个名为 left_join 的文件夹，并将【1】output_summary.csv 和 fullnamelineage.csv 文件移动到该文件夹下。 2. 在 R 中设置工作目录为 left_join 文件夹： setwd("/Users/imac/Desktop/left_join") ...

library(xlsx) setwd("D:/R") # 读取数据 data1 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "man") data2 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "weman") data3 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "all") B <- data1$男孩 F <- data3$父亲 G <- data2$女孩 M <- data3$母亲 # t检验 t1=(mean(B)-mean(F))/(sd(B)/sqrt(length(B))) t1 p1 <- pt(t1,length(B)-1) p1 if (p1>0.05){ print("男生高于父亲") } else{ print("男生不高于父亲") } #检验结果为t=-5.123508，显著性P值=1.488898e-06>0.05，接受原假设，认为男生不高于父亲 t2=(mean(G)-mean(M))/(sd(G)/sqrt(length(G))) t2 p2 <- pt(t2,length(G)-1) p2 if (p2>0.05){ print("女生高于母亲") } else{ print("女生不高于母亲") } #检验结果为t=3.994843，显著性P值=0.9999377>0.05，接受原假设，认为女生高于母亲 # 计算结果 results <- list() # 中亲 - 子女 x <- data3$学生 y <- data3$中亲 lm.model <- lm(x ~ y, data = data3) model_summary <- summary(lm.model) model_coeffs <- coef(lm.model) standard_error <- model_summary$sigma CI <- confint(lm.model) cor_coef <- cor(x, y) p_value <- model_summary$coefficients[2,4] results[["中亲-子女"]] <- data.frame(coefficients = model_coeffs, std_error = standard_error, conf_int = CI, cor_coef = cor_coef, p_value = p_value) 方法分析

1. 读取数据：使用xlsx包中的read.xlsx函数读取名为“试验.xlsx”的Excel文件中的三个表格数据。 2. t检验：计算男孩身高和父亲身高的t检验值和P值，以及女孩身高和母亲身高的t检验值和P值，并根据P值判断身高是否...

getwd() setwd("F:/statistics root/r workspace") data <- read.csv("data.csv") pacman::p_load(forestplot) ##提取所需数据 txt <- data[,1] hr <- data[,c(2:4)] 是什么意思

read.csv()是R语言中用于读取CSV文件的函数。在你的示例中，它将读取名为"data.csv"的文件，并将其存储到一个名为"data"的变量中。 pacman::p_load()是R语言中的一个函数，用于加载和安装需要的R包。在你的示例...

Java源码ssm框架医院预约挂号系统-毕业设计论文-期末大作业.rar

本项目是一个基于Java源码的SSM框架医院预约挂号系统，旨在利用现代信息技术优化医院的挂号流程，提升患者就医体验。系统采用了Spring、Spring MVC和MyBatis三大框架技术，实现了前后端的分离与高效交互。主要功能包括用户注册与登录、医生信息查询、预约挂号、挂号记录查看以及系统管理等。用户可以通过系统便捷地查询医生的专业背景和出诊时间，并根据自己的需求进行预约挂号，避免了长时间排队等候的不便。系统还提供了完善的挂号记录管理，用户可以随时查看自己的预约情况，确保就医计划的顺利执行。此外，系统管理模块支持管理员对医生信息和挂号数据进行维护和管理，确保系统的稳定运行和数据的准确性。该项目不仅提升了医院的运营效率，也为患者提供了更加便捷的服务体验。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

阿尔茨海默病脑电数据分析与辅助诊断：基于PDM模型的方法

内容概要：本文探讨了通过建模前后脑区之间的因果动态关系来识别阿尔茨海默病患者与对照组的显著不同特征，从而协助临床诊断。具体方法是利用主动力模式（PDM）及其相关非线性函数（ANF），并采用Volterra模型和Laguerre展开估计来提取全局PDM。实验结果表明，特别是对应于delta-theta和alpha频带的两个特定PDM的ANF可以有效区分两组。此外，传统信号特征如相对功率、中值频率和样本熵也被计算作为对比基准。研究发现PDM和传统特征相结合能实现完全分离患者和健康对照。适合人群：医学影像和神经科学领域的研究人员，临床医生以及对脑电信号处理感兴趣的学者。使用场景及目标：本研究旨在为阿尔茨海默病提供一种客观、无创且经济有效的辅助诊断手段。适用于早期诊断和监测疾病进展。阅读建议：本文重点在于PDM模型的构建及其在阿尔茨海默病脑电数据中的应用。对于初学者，建议先熟悉脑电信号的基本概念和Volterra模型的基本理论。对于有经验的研究人员，重点关注PDM提取方法和分类性能评估。

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> library(data.table) > > # 设置工作目录 > setwd("/Users/imac/Desktop/summary_process") > > # 读取csv文件 > data <- fread("output_summary15.csv") > > # 选择需要的列 > cols <- c(V1, V2, V24, V15, V3.y, V7) Error: object 'V1' not found >

> machine <- read.csv("./data/machine_meta.csv", header = FALSE) Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file './data/machine_meta.csv': No such file or directory怎么办

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