开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

变异函数中的case_when出错:输入必须是向量

在R语言中，case_when是dplyr包中的一个函数，用于根据条件对向量进行条件判断和赋值操作。然而，当我们在使用case_when函数时，有时会遇到输入必须是向量的错误。

这个错误通常是由于以下几种情况引起的：

输入不是向量：case_when函数要求输入的条件和值必须是向量。如果输入的是其他类型的数据，如矩阵、数据框等，就会出现输入必须是向量的错误。解决方法是将输入转换为向量，可以使用as.vector()函数将其转换为向量。
条件不是逻辑向量：case_when函数的条件参数要求是逻辑向量，用于判断条件是否满足。如果条件不是逻辑向量，就会出现输入必须是向量的错误。解决方法是使用逻辑运算符（如>、<、==等）将条件转换为逻辑向量。
条件和值的长度不匹配：case_when函数要求条件和值的长度必须相等。如果条件和值的长度不匹配，就会出现输入必须是向量的错误。解决方法是确保条件和值的长度相等，可以使用rep()函数将条件或值复制为相同长度。

综上所述，当在使用变异函数中的case_when时遇到输入必须是向量的错误时，我们可以检查输入是否为向量、条件是否为逻辑向量以及条件和值的长度是否匹配，并根据具体情况进行相应的转换和调整。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云函数计算（云原生）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云数据库（数据库）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器（服务器运维）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能（人工智能）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（物联网）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动开发）：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云对象存储（存储）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（区块链）：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云虚拟专用网络（网络通信）：https://cloud.tencent.com/product/vpc
腾讯云安全产品（网络安全）：https://cloud.tencent.com/product/safety
腾讯云音视频处理（音视频、多媒体处理）：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云元宇宙（元宇宙）：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关搜索:输入`var`必须是一个向量，而不是一个`公式‘对象。[case_when；变异问题]返回变异部分中的几个向量的函数 dplyr across matches()错误:输入`..1` 1`必须是向量，而不是函数 rle(顶层)中出错：'x‘必须是原子类型的向量开关出错(class(Arraydata)，矩阵={：EXPR必须是长度为1的向量变异列并以R中函数的输入变量命名它如何求解:输入必须是任意长度的字符向量或字符向量列表，每个字符向量的长度为1 R blearn - subgraph函数错误:节点必须是字符串的向量模糊联接错误: tibble中的所有列都必须是向量在R中输入向量的最大函数的求和？有没有办法声明函数的输入参数必须是const引用？R中的分组条形图- 'height‘必须是向量或矩阵函数名必须是Laravel中的字符串函数错误:必须使用有效的下标向量对行进行子集。逻辑下标必须与索引输入的大小匹配错误:输入必须是向量，而不是NULL。运行`rlang::last_error()`查看错误发生的位置矩阵- JuMP目标函数中的向量乘积，其中矩阵是变量将输入向量元素的名称保留在R中函数的输出中 java: super必须是构造函数中的第一个 Vue.js: TypeError中的googleapis：“原始”参数必须是函数类型将列添加到数据框中，该列是将多列作为输入向量的函数的结果

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Vue 组件中的 data 为什么必须是函数

在 new Vue() 中，data 是可以作为一个对象进行操作的，然而在 component 中，data 只能以函数的形式存在，不能直接将对象赋值给它 new Vue({ el: '#app...' }) 这并非是 Vue 自身如此设计，而是跟 JavaScript 特性相关，我们来回顾下 JavaScript 的原型链 var Component = function() {}; Component.prototype.data...console.log(component2.data.message); // Peace 以上两个实例都引用同一个对象，当其中一个实例属性改变时，另一个实例属性也随之改变，只有当两个实例拥有自己的作用域时

2.7K2 0

为什么vue中的data必须是一个函数？

引用类型与函数区别引用类型与函数 object是引用类型，如果不用function返回，每个组件的data都是内存的同一个地址，一个数据改变了其他也改变了。...js中只有函数构成作用域（只有函数的{}构成作用域，对象的{}以及if(){}都不构成作用域），data是一个函数时，每个组件实例都有自己的作用域，每个实例相互独立，不会互相影响。...，另外一个实例也会跟着改；两个实例必须有自己各自的作用域才行，需要通过下列方法进行处理 const Mycomponent = function(){ this.data = this.data...(); } Mycomponent.prototype.data = function(){ return { a: 1, b: 2 } } 这样每一个实例的data属性都是独立的...这是js本身的特性带来的，跟vue本身设计无关。

1K1 0

PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

PCA是降维的一种方法。很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

2.5K5 0

育种中PCA分析可视化

PCA是降维的一种方法。很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

5321 0

PCA分析给出每个主成分的解释百分比

PCA是降维的一种方法。很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

1701 0

基因型数据PCA可视化+分组可视化+2D+3D+解释百分比

PCA是降维的一种方法。很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

8185 0

基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

绘制后的图如下： 2-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...setDF(g012) rownames(g012) = g012$IID g012$IID = NULL g012$FID = NULL Gmat = A.mat(g012-1) # 计算特征值和特征向量...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

2.9K4 1

表型数据和基因型数据--聚类分析

绘制后的图如下： 2-D PCA图：图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw...setDF(g012) rownames(g012) = g012$IID g012$IID = NULL g012$FID = NULL Gmat = A.mat(g012-1) # 计算特征值和特征向量...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

2.3K2 0

圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

PCA是降维的一种方法。本次再增加一下聚类的形式。很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when

1.9K2 0

数据处理第2节：将列转换为正确的形状

转换列：基础部分您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...此信息必须是返回布尔值的函数。...在这种情况下，您可以包装任何列的选择（使用select（）函数内可能的所有选项）并将其包装在vars（）中。其次，它需要以函数形式的变异指令。如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。...在前面的示例中，新列“sleep_measure”是一个字符向量。如果您要进行总结或后续的绘制，则该列将按字母顺序排序。

8.1K3 0

「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

这一次的内容太多了，我讲了 2 小时都没讲完，后续再放视频吧。有一段还忘记录了。。。...cumprod cumsum 排序 dplyr:: cume_dist dense_rank min_rank ntile percent_rank row_number 其他 dplyr:: between case_when...recode_factor mutate, transmute mutate_ add_row add_column rename rownames_to_column, column_to_rowname 向量化函数...anti_join left_join, right_join, inner_join, full_join intersect setdiff union setequal 辅助查看两个数据集是否相同（不管行序）变异动词...、文档和《R 语言编程指南》后几期主题本期未讲述的内容？？？

1.6K3 0

R语言专题3-条件和循环

专题3.条件和循环1.条件语句-if(){}1.1 只有if# if()里的内容一定得是逻辑值，可以是你写上的T和F，也可以是运算结果# 若运算结果为T或者你写上了T，他就会执行后续语句，反之则不执行#...# 3个参数# ifelse(x,yes,no)# x:逻辑值或者逻辑向量；yes:逻辑值为T时的返回值；no:逻辑值为F时的返回值# 简单示范i = 1ifelse(i>0,'+','-')## [1...str_detect()进行连用,用之前别忘记加载R包library(stringr)# 1.随便生成一个向量，取名样本。...tumor和3个normalsamples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","normal3")# 2.利用str_detect()函数检测样本里的每个元素是否包含...，大家可以先从看懂模仿开始## [1] "0"补充:case_when()# 用之前先加载R包dplyrlibrary(dplyr)# 先来个简单的,case_when是按顺序进行判断的i = 0case_when

2313 0

生信入门马拉松之R语言基础-脚本项目管理、条件循环、表达矩阵和一丢丢数据挖掘(Day 7)

2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量..., sum)#对test每一行求和向量/列表的隐式循环-lapply,批量操作### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm...表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。...富集分析-找功能PPI网络：蛋白互作-相关文献7.5 常见图表7.5.1 热图输入数据是数值型矩阵/数据框颜色变化表示数值大小7.5.2 散点图和箱线图散点图向量即可画图可以帮助理解箱线图箱线图输入数据是一个连续型向量...7.5.3 箱线图的应用单个基因在两组之间表达量的差异可视化。分组信息：是一个有重复值的离散型的向量，分组向量的元素和表达矩阵的列是一一对应的。

1760 0

大更新，pandas终于有case_when方法了！

大家好，我是东哥。数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。...：判断条件：判断条件的布尔值数组不是基于输入series产生的，而是由series所在的dataframe中其他同维度的series加工获取。...这里输入series是score_all，判断条件用的是english。替换值：替换值使用了lambda隐函数对输入series计算。...这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。...案例3 case_when只实现区域内的变量加工，其输出结果也可以与其他函数方法结合，产生更多强大的功能。

3461 0

人工智能算法：基于Matlab遗传算法的实现示例

pwd=lxb1 提取码: lxb1 在Matlab命令行中输入matlabroot可以得到系统中Matlab的根目录，我使用的是Ubuntu系统，输出结果如下图所示：然后将下载的gatbx文件夹放到...如果RFun是一个在 [1,2] 区间内的标量，则采用线性排序，该标量指定选择的压差；如果RFun是一个具有两个参数的向量，则：如果RFun是长度为length(ObjV)的向量，则它包含对没一行的适应度值计算...，比如rws（轮盘选择）、sus（随机遍历采样）； FitnV是列向量，包含种群Chrom中个体的适应度值，该适应度值表明每个个体被选择的期望概率； GGAP是一个可选参数，表示代沟部分种群被复制，默认值为...，默认值为1，另外Chrom和SelCh中每个子种群必须具有相同的大小； InsOpt：为一个最多有两个参数的向量： InsOpt(1)是一个标量，表示用子代代替父代的方法： 0 表示均匀选择，子代代替父代使用均匀随机选择...； ObjVCh是对于基于适应度重插入方法的一个可选列向量，包含Chrom中个体的目标值； ObjVSel是一个包含SelCh中个体的目标值的可选参数，如果子代的数量大于重插入种群中的子代数量，则ObjVSel

3.8K5 1

差分进化算法(DE)的详述

一些概念变异遗传算法这里是在编码映射后的基因串长的位点突变先得到种群中的两个成员向量(自变量可行解)的加权差向量(公式见后，差分体现在这)，然后用得到的加权差向量与第三个成员向量相加即产生新的参数向量...，因为变异在生物学中就是多样性的来源，所以这里的变异是为了试出更多的可行解交叉也有别于遗传算法，遗传算法是进行多个个体基因串间的重组这里是在种群中先找到变异向量，然后与另外预先确定的目标向量按照一定的规则...(见后)进行混合，所以交叉一定在变异操作的后面选择有别于遗传算法需要进行的轮盘选择这里的选择是如果当前试验向量的代价函数比目标向量的代价函数低，则试验向量就在下一代中代替目标向量，比较简单粗暴，不像遗传算法需要计算累计概率判断每个基因染色体个体是否会在下一轮中被复制...，这样就可以提高重建效果 2、变异对于当前的个体在进入下一代时需要从种群中随机选择三个互不相同的个体进行变异，三个变量相互合作得到新变量所以种群规模必须变异公式为为当前为第个的个体在进入变异成下一代后的个体...代替，否则依然选择为新一代个体，所以这里就是产生的新变量和原来变量之间的竞争注意这里的比较只是同一个个体i的目标函数之间的比较，而不是和种群中所有个体比较值得强调的是当前的种群中的所有成员必须都分别当作目标向量

3.6K2 1

Day07 生信马拉松-数据整理中的R

5和第9位的字符串 str_sub(x,5,9) 1.4 字符检测 str_detect(x2,"h") # 第一个参数为向量名，第二个是检测的关键词 str_starts(x2,"T") #判断x2...中T开头的字符串,输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串,输出逻辑向量 1.5 字符串替换 x2 str_replace(x2,"o","A") #每个元素里面只替换第一次出现的目标字符...2.3 mutate，数据框新增一列 test <- mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的...#是b的下标，可以给b取子集，也可以给与b对应的其他向量取子集。

2360 0

特征重要性在量化投资中的深度应用【系列56】

机器学习归因的意义对于传统模型，例如logit或者决策树而言，输入（自变量）和输出（因变量）的关系是非常明显的。你可以非常清楚的明白为什么一些样本被错误划分了，例如，比如输入因子中某个因子太小了。...Elastic Net实际上式Ridge，Lasso的综合，其损失函数表示为：其中L1正则项（Lasso）产生稀疏的系数向量，减小模型复杂度。...开始时，随机生成大量的向量，作为初始种群。然后从该种群中挑选出最优题解，形成新的种群。然后，对它们做出修改，重新挑选出最优题解，依此反复进行这一过程。...修改题解的方法有变异和交叉：变异是对一个既有题解进行微小、简单、随机的改变，比如随机修改向量中一个元素Xi；交叉则是选取2个最优题解，将它们按某种方式结合，比如X1…Xi来自a向量，而…来自b向量，组成新的向量...变异如下图：新的种群是通过对上一种群中的最优解，进行随机的变异和交叉构造出来的，它的大小通常与旧种群相同。这一过程会一直重复进行，达到指定的迭代次数，或者经数代后题解没有得到改善，结束整个过程。

1.7K4 0

（数据科学学习手札157）pandas新增case_when方法

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介　　大家好我是费老师，pandas在前不久更新的...2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when...case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如[(条件1, 替代值1), (条件2, 替代值2)...，最基础的用法下，每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列，譬如下面的例子：　　更灵活的方式，是将条件写作可执行函数，譬如lambda函数，进而引用自身实现灵活的条件判断：　　函数式条件...，在针对数据框进行链式分析的过程中，可以很灵活的基于上一步的临时计算状态，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）：　　更多有关case_when()方法的介绍，请移步官方文档：https

2581 0

pandas中新增的case_when()方法

1 简介大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get...其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas...： pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如...，最基础的用法下，每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列，譬如下面的例子：更灵活的方式，是将条件写作可执行函数，譬如lambda函数，进而引用自身实现灵活的条件判断：函数式条件，在针对数据框进行...「链式分析」的过程中，可以很灵活的基于上一步的「临时计算状态」，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）：更多有关case_when()方法的介绍，请移步官方文档：https://pandas.pydata.org

2871 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭