Error in df$group : object of type 'closure' is not subsettable

这个错误信息通常是因为变量名和函数名重复导致的。在 R 语言中，当变量名和函数名重复时，变量名会被函数名覆盖，从而导致变量无法访问。

在你的代码中，错误信息提示 `df$group` 不是可子集化的对象，原因可能是 `df` 是一个函数名，和你的数据框 `df` 重名了。这种情况下，当你尝试访问 `df$group` 时，R 会将 `df` 视为函数名，从而导致错误。

为了避免这个错误，可以尝试将变量名改为其他名称，例如 `df_data` 和 `df_group`：

df_data <- read.table("expr.txt", header = TRUE)
df_group <- read.table("group.txt", header = FALSE)
df_data$group <- as.factor(df_group$V1)
col <- rep("black", nrow(df_data))
col[df_data$group == 1] <- "red"
col[df_data$group == 2] <- "green"
col[df_data$group == 3] <- "black"

这样就可以避免变量名和函数名重复导致的错误了。

相关问题

Error in object$coefficients : object of type 'closure' is not subsettable

非常抱歉，我之前的回答仍然有误。这个错误提示说明了`object$coefficients`中的`object`是一个函数，而不是一个线性回归模型对象。

请确保你已经正确拟合了线性回归模型，并将其保存在一个变量中。例如，假设你的线性回归模型对象是`lm.test2`，你可以按照以下方式提取截距项的t值：

# 假设lm.test2是你的线性回归模型
model <- lm(lm.test2)

# 提取截距项的系数和标准误差
intercept_coef <- coef(model)[1]
intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1]

# 计算截距项的t值
t_value <- intercept_coef / intercept_stderr

# 将截距项的t值保存在变量ta中
ta <- t_value

在上面的代码中，我们首先使用`lm()`函数来拟合线性回归模型，并将结果保存在`model`变量中。然后，我们使用`coef()`函数提取模型的系数。截距项的系数位于系数向量的第一个元素，我们将其保存在`intercept_coef`变量中。接下来，我们使用`vcov()`函数获取模型的方差-协方差矩阵，并使用`diag()`函数提取对角线元素，即标准误差的平方。截距项的标准误差位于标准误差向量的第一个元素，我们将其保存在`intercept_stderr`变量中。最后，我们计算截距项的t值，并将其保存在变量`t_value`中。如果你想将截距项的t值命名为`ta`，可以将最后一行代码修改为`ta <- t_value`。

请注意，以上代码仅为示例，请根据你实际的线性回归模型对象和变量名进行相应的修改。如果还有其他问题，请随时提问。

Error in summary$coefficients : object of type 'closure' is not subsettable

非常抱歉，我之前的回答有误。在R语言中，获取线性回归模型的摘要信息并提取系数需要使用`coef()`函数而不是直接访问`summary$coefficients`。以下是一个修正后的示例代码：

# 假设lm.test2是你的线性回归模型
model <- lm(lm.test2)

# 获取模型的摘要信息
summary <- summary(model)

# 提取截距项的t值
t_value <- coef(summary)[1, "t value"]

# 将截距项的t值保存在变量ta中
ta <- t_value

在上面的代码中，我们首先使用`lm()`函数来拟合线性回归模型，并将结果保存在`model`变量中。然后使用`summary()`函数获取回归模型的摘要信息，并将结果保存在`summary`变量中。通过`coef(summary)`函数，我们可以提取摘要信息中的系数表格。然后，我们使用索引`[1, "t value"]`来提取截距项的t值，并将其保存在变量`t_value`中。最后，将截距项的t值赋值给变量`ta`。

请注意，以上代码仅为示例，请根据你实际的线性回归模型对象和变量名进行相应的修改。

非常抱歉给你带来困扰，请再次尝试这个修正后的代码。如果还有其他问题，请随时提问。