count_file <- list.files('gdc_download',pattern = '*gene_counts.tsv',recursive = TRUE)
时间: 2023-12-16 21:05:32 浏览: 55
这段代码的作用是列出文件夹 `gdc_download` 中所有以 `gene_counts.tsv` 结尾的文件,并将文件名存储到 `count_file` 这个变量中。`list.files` 函数的第一个参数是要列出文件的目录,`pattern` 参数指定了要匹配的文件名的模式,`recursive` 参数表示是否递归地搜索子目录。
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setwd("D:\\生信\\TCGAload") #数据路径 > library("rjson") > json <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2023-07-14.json") #metadata文件名 > View(json) > sample_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,1]}) > file_sample <- data.frame(sample_id,file_name=json$file_name) > count_file <- list.files('gdc_download_20230714_155413.592273',pattern = '*.tsv',recursive = TRUE) #Counts文件夹名 > count_file_name <- strsplit(count_file,split='/') > count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[2]}) > #下面的修改基因数 > matrix = data.frame(matrix(nrow=60660,ncol=0)) > #下面的修改样本例数 > for (i in 1:44){ + path = paste0('gdc_download_20230714_155413.592273',count_file[i]) #Counts文件夹名 + data<- read.delim(path,fill = TRUE,header = FALSE,row.names = 1) + colnames(data)<-data[2,] + data <-data[-c(1:6),] + data <- data[3] #数据类型,选择其中之一 3:unstranded;4:stranded_first;5:stranded_second;6:tpm_unstranded;7:fpkm_unstranded;8:fpkm_uq_unstranded + colnames(data) <- file_sample$sample_id[which(file_sample$file_name==count_file_name[i])] + matrix <- cbind(matrix,data) + } Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file 'gdc_download_20230714_155413.59227303953c9c-8b2b-4e61-bf59-ae75e67fe845/be87079d-9aba-406d-881b-c09077e837db.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv': No such file or directory >
根据您提供的代码,您遇到了文件找不到的错误。错误信息显示无法打开文件 'gdc_download_20230714_155413.59227303953c9c-8b2b-4e61-bf59-ae75e67fe845/be87079d-9aba-406d-881b-c09077e837db.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv',该文件似乎不存在。
请确保在运行该代码之前,您已经正确设置了工作目录并指定了正确的文件路径。还要确保此文件实际存在于指定的位置。
另外,请注意在读取文件时使用正确的文件路径和文件名。您可以通过在命令提示符下运行 `list.files('gdc_download_20230714_155413.592273', pattern = '*.tsv', recursive = TRUE)` 来检查文件是否存在。这将列出匹配模式 '*.tsv' 的所有文件。
如果问题仍然存在,请提供更多关于文件路径和结构的详细信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
data <- read.table("TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv", header=TRUE, sep="\t") Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 25 did not have 120 elements
这个错误提示意味着在读取TSV文件时,第25行的数据列数和之前读取的数据列数不一致。这可能是由于该行数据中某些列的值缺失或格式错误导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题:
1. 打开该文件,检查第25行数据,确保该行数据格式正确且没有缺失值。
2. 如果第25行数据确实存在问题,你可以尝试删除该行或手动修复该行数据的格式错误。
3. 如果你确定该文件中有多个数据行存在数据格式或缺失值问题,你可以使用readr包中的read_tsv()函数来读取文件并跳过出错的行,示例代码如下:
```
library(readr)
data <- read_tsv("TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv", skip = 24, na = c("", "NA"))
```
这里的skip参数指定要跳过的行数,na参数指定要识别为缺失值的字符。这将读取文件中从第25行开始的数据,并将空字符串和"NA"识别为缺失值。