> f1_split <- data.frame(do.call("rbind", strsplit(as.character(f1[, 1]), ";", fixed = TRUE))[, 1, drop = FALSE] + colnames(f1_split) <- "staxids_X" Error: unexpected symbol in: "f1_split <- data.frame(do.call("rbind", strsplit(as.character(f1[, 1]), ";", fixed = TRUE))[, 1, drop = FALSE] colnames" > 怎么回事

时间: 2024-03-03 07:49:56 浏览: 151

R语言综合实战案例R语言综合实战案例R语言综合实战案例R语言综合实战案例R语言综合实战案例.txt

根据提供的文件信息，本文将对R语言在进行数据分析时的具体应用进行详细解析，特别是通过一个实战案例来展示如何处理和分析数据集中的不同类型的变量。本案例主要关注以下几个方面： ### 1. 数据导入与预处理 #### 导入SPSS格式的数据 - 使用`Hmisc`库中的`spss.get`函数来读取`.sav`格式的文件。 - 代码示例： ```r library(Hmisc) mydata <- spss.get('NO.32配套数据.sav', use.value.labels = TRUE) ``` ### 2. 单因素分析 #### 正态性检验 - 对于连续型变量，首先进行正态性检验，以确定后续应该采用何种统计检验方法。 - 使用`tapply`函数配合`shapiro.test`来进行每个组别内的正态性检验。 - 代码示例： ```r col <- c(2, 3, 4, 5, 6) for (i in col) { print(colnames(mydata)[i]) print(tapply(mydata[, i], mydata$感染, shapiro.test)) } ``` ### 3. 差异比较 #### 非参数检验 - 当数据不满足正态分布时，使用非参数检验方法。 - 选择两独立样本的非参数检验方法——Wilcoxon秩和检验。 - 先计算每组的四分位数，然后进行Wilcoxon秩和检验。 - 代码示例： ```r # 描述性统计 source('中位数函数.txt') nonparam_desc <- aggregate(x = list(mydata[, c(2, 4:6)]), by = list(mydata$感染), FUN = 中位数描述) nonparam_desc <- t(nonparam_desc) colnames(nonparam_desc) <- c('否', '是') nonparam_desc <- nonparam_desc[-1, ] # Wilcoxon秩和检验 for (i in c(2, 4:6)) { print(colnames(mydata)[i]) print(wilcox.test(mydata[, i] ~ mydata$感染, paired = FALSE)) } ``` #### 提取P值 - 将非参数检验的结果中的P值提取出来，并转换为矩阵形式。 - 代码示例： ```r res1 <- NULL for (i in c(2, 4:6)) { res1i <- wilcox.test(mydata[, i] ~ mydata$感染, paired = FALSE) res1 <- rbind(res1, res1i) } nonparam_P <- res1[, 3] nonparam_P <- do.call(rbind, nonparam_P) nonparam_P <- data.frame(nonparam_P) nonparam_P$Z <- qnorm(nonparam_P$nonparam_P / 2) nonparam_desc <- data.frame(nonparam_desc, nonparam_P$Z, nonparam_P$nonparam_P) ``` ### 4. 分类型变量的差异比较 #### 卡方检验 - 对于无序分类变量，使用卡方检验来检验两个变量之间是否存在显著关系。 - 代码示例： ```r library(gmodels) CrossTable(mydata$性别, mydata$感染, chisq = TRUE, expected = TRUE, fisher = TRUE) res2 <- NULL for (i in c(1, 7:9)) { print(colnames(mydata)[i]) res2i <- CrossTable(mydata[, i], mydata$感染, chisq = TRUE, expected = TRUE) res2 <- rbind(res2, res2i) } ``` #### 结果汇总 - 汇总连续型变量和分类型变量的差异比较结果。 - 代码示例： ```r # 连续变量的差异结果汇总 T_desc <- tapply(mydata$维生素D, mydata$感染, 均值标准差函数) T_desc <- data.frame(T_desc) T_desc <- t(T_desc) rownames(T_desc) <- '维生素D' k <- t.test(mydata$维生素D ~ mydata$感染, paired = FALSE) T_desc$T <- 17.557 T_desc$P <- '<0.001' continuous_summary <- rbind(T_desc[1, ], nonparam_desc[1:4, ]) write.csv(continuous_summary, '连续汇总.csv') # 分类型变量的差异比较结果汇总 chi_square_values <- res2[, 5] chi_square_values <- do.call(rbind, chi_square_values) chi_square_P <- chi_square_values[, 3] chi_square_P <- do.call(rbind, chi_square_P) chi_square_P <- data.frame(chi_square_P) ``` 通过以上步骤，我们可以完成一个完整的R语言数据分析流程，包括数据导入、预处理、单因素分析以及差异比较等关键环节。这些步骤不仅适用于本案例中的数据集，也适用于其他类似的数据分析项目。通过实践这些步骤，可以更深入地理解R语言的强大功能及其在数据分析领域的广泛应用。

这个错误是由于代码的第一行和第二行没有分号或者换行符分隔开导致的。您可以将代码修改为： ``` f1_split <- data.frame(do.call("rbind", strsplit(as.character(f1[, 1]), ";", fixed = TRUE))[, 1, drop = FALSE]) colnames(f1_split) <- "staxids_X" ``` 这样就可以避免这个错误了。

阅读全文

相关推荐

content_1622475543810(1).pdf

R语言题目及答案.pdf

# 将f1的第一列按照;分割成多个列，只保留第一列 f1_split <- data.frame(do.call("rbind", strsplit(as.character(f1[, 1]), ";", fixed = TRUE))[, 1, drop = FALSE]) colnames(f1_split) <- "staxids_X"，要求有缺失值的列不删除

# 获取当前工作目录下的所有文件 > all_files <- list.files(pattern="*.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv") > 将文件合并和读取，R代码

修改bug：Datash<-read.csv("D:/R/cost_sh.csv") Datawh<-read.csv("D:/R/cost_wh.csv") Datagz<-read.csv("D:/R/cost_gz.csv") all_data <- rbind(Datash, Datawh, Datagz) fit <- aov(cost ~ city, data = all_data) summary(fit) TukeyHSD(fit)

# Adding obs. -------------------------------------- d1 <- data.frame(name=c('Kim','Choi','Park','Lee'),age=c(22,27,24,32)) d2 <- data.frame(age=c(23,22),name=c('Yoo','Kang')) rbind(d1,d2)

# 回归分析 coef_list <- list() for (i in seq_along(data1)) { coef_list[[i]] <- coef(lm(data1[,i] ~ data2[,i])) } # 平均回归系数 mean_coef <- colMeans(do.call(rbind, coef_list))

> merged_data <- merge(expression_data, data, by = "Sample") 错误: 无法分配大小为242.5 Mb的矢量 >

基于java的贝儿米幼儿教育管理系统答辩PPT.pptx

最新推荐

基于java的贝儿米幼儿教育管理系统答辩PPT.pptx

课设毕设基于SpringBoot+Vue的养老院管理系统的设计与实现源码可运行.zip

基于java的消防物资存储系统答辩PPT.pptx

【java毕业设计】饮食营养管理信息系统源码（springboot+vue+mysql+说明文档）.zip

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

管理建模和仿真的文件

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

Go语言控制台输入输出操作教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"