读入df1 <- read.csv("file1.csv", header = TRUE)这个文件时，不显示行索引

如果你想读取CSV文件时不显示行索引，可以在 `read.csv()` 函数中设置 `row.names = FALSE` 参数。这样，在读取CSV文件时，行索引将不会被显示。

以下是一个示例代码：

df1 <- read.csv("file1.csv", header = TRUE, row.names = FALSE)

在这个例子中，我们将 `row.names = FALSE` 参数添加到 `read.csv()` 函数中来避免显示行索引。这将使得读取的数据框中的第一列不再是行索引。

需要注意的是，如果你需要在后续的处理中使用行索引，可以将 `row.names = TRUE` 或者省略该参数（因为默认情况下 `row.names = TRUE`）。这将会在读取CSV文件时显示行索引。

相关问题

# 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "E:/baby/paper/flow" files1 = get_file_list(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, encoding='ascii', header=0, usecols=[1, 2, 3, 4]) df1.fillna(0, inplace=True) dfs1.append(df1) df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "E:/baby/paper/rain" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, encoding='ISO-8859-1', header=0, usecols=[1]) df2.fillna(0, inplace=True) dfs2.append(df2) df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame运行之后出现ValueError: Cannot set a DataFrame with multiple columns to the single column X5

出现这个错误是因为您尝试将多列数据赋值给单个列 'X5'，这是不允许的。

根据您的代码，您将第二个文件夹中所有csv文件的数据合并为一个DataFrame，并将其赋值给 'X5' 列。但是，由于 'X5' 列中已经有其他列的数据了，因此您不能直接将一个新的DataFrame赋值给 'X5' 列。

您可以使用 'pd.concat' 函数将两个DataFrame按列连接，然后将结果赋值给一个新的DataFrame。例如：

df_X = pd.concat(dfs1, axis=1)  # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame
df_Y = pd.concat(dfs2, axis=1)  # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame

# 将两个DataFrame按列连接成一个新的DataFrame
df_Z = pd.concat([df_X, df_Y], axis=1)

# 将新的DataFrame赋值给 'df_X'
df_X = df_Z

这将创建一个新的DataFrame 'df_Z'，该DataFrame将第一个文件夹中所有数据和第二个文件夹中所有数据按列连接在一起。然后，您可以将 'df_Z' 赋值给 'df_X'。

请注意，使用 'pd.concat' 函数时，您需要将 'axis' 参数设置为 1，以按列连接DataFrame。

# 读取 Excel 文件，行为样本，列为真菌、细菌、OTU df <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/土壤微生物整理 - 副本/计算相对丰度/细菌原始数值1.xlsx", sheet = 1) df <- df[,3:74] # 将每个值除以对应列的第73行数值 # apply,lapply,sapply df1 <- sapply(1:nrow(df),FUN = function(x){as.numeric(df[x,])/as.numeric(df[73, ])}) 修改R语言脚本，计算每列的和，用每个值除以对应列的和

可以使用`apply`函数计算每列的和，然后再用每个值除以对应列的和。修改后的代码如下：

# 读取 Excel 文件，行为样本，列为真菌、细菌、OTU
df <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/土壤微生物整理 - 副本/计算相对丰度/细菌原始数值1.xlsx", sheet = 1)
df <- df[,3:74]

# 计算每列的和
col_sum <- apply(df, 2, sum)

# 将每个值除以对应列的和
df1 <- apply(df, 2, function(x){as.numeric(x)/col_sum})

其中`apply(df, 2, sum)`计算了每列的和，`apply(df, 2, function(x){as.numeric(x)/col_sum})`将每个值除以对应列的和。