错误: arrange()在隐式mutate()步骤失败。X无法为`..1`创建临时列

错误: arrange()在隐式mutate()步骤失败。X无法为..1创建临时列。

这个错误是在使用R语言中的dplyr包进行数据处理时出现的。它表示在进行arrange()函数排序操作时，隐式的mutate()步骤失败了。原因是无法为..1创建临时列。

解决这个错误的方法是检查代码中的arrange()函数和mutate()函数的使用。确保在arrange()函数之前没有使用mutate()函数，或者在mutate()函数之后没有使用arrange()函数。这两个函数的顺序应该正确。

另外，也需要检查代码中是否存在其他语法错误或逻辑错误，例如变量名拼写错误、数据类型不匹配等问题。

如果需要更具体的帮助，请提供相关的代码片段，以便更好地理解和解决问题。

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6行的数据框# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #将“Sepal.Length”列从小到大排序，并扩展到其他列，会将排序的结果返回至数据框...distinct(test,Species,.keep_all = T) #去重后会保留所有的列# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...) #“new”为新增列的列名，其内容为这两列的乘积# select()、filter()筛选列、行# 连续的步骤# 1.多次赋值，产生多个中间的变量x1 = select(iris,-5) #去掉iris.../数据框的隐式循环——applytest1:6,1:4]apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均值，最终返回一串数值型的向量，并会继承每个元素的名字apply...(test, 1, sum) #对test的每一行求平均值向量/列表的隐式循环：lapply两个数据框的连接注：NA为缺失值，有但是不知道转自生信技能树

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# 6.字符删除（删除全部空格）2.玩转数据框（dplyr)#arrange，数据框按照某一列排序arrange(test, Sepal.Length) #从小到大(按照Sepal.Length列)arrange...(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #数据框新增一列，名称是new，结果是Sepal.Length * Sepal.Width两列的乘积连续的步骤1....require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F)}4.隐式循环矩阵/数据框的隐式循环---applyapply(...X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名；#MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数#对X的每一行/列进行FUN函数test1:6,1:4]apply(test..., 2, mean)apply(test, 1, sum)向量/列表的隐式循环---lapplylapply(list, FUN, …) #对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm

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(1:2,51:52,101:102),]rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有”test# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange...(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,...Species,.keep_all = T)# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #new为新增列的名字管道符号图片图片练习题...1.apply 矩阵/数据框的隐式循环图片如何取数字中最大10个数a= norm(100)tail(sort(a),10)2.列表的隐式循环—lapply输入数据是列表，输出数据也是列表### 2.lapply...（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile)lapply(test,mean)lapply(test,fivenum)3.列表的隐式循环—sapply返回值为矩阵或向量### 3.sapply

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"o","A")#只替换每个字符串出现的第一个o str_replace_all(x2,"o","A")#替换每个字符串出现的所有o 2.玩转数据框 1.排序(arrange函数) arrange(test...(test,Species,.keep_all = T)# distinct，数据框按照某一列去重复 3.数据框新增一列（另一种方法）mutate（） mutate(test#数据名,新的列名= Sepal.Length...sort(v) n = tail(v,1000) names(n) names(tail(sort(apply(test, 1, var)),1000)) 4.隐式循环 apply（x,margin,fun...#矩阵/数据框的隐式循环 x：数据框/矩阵名 margin：1表示行，2表示列 fun：代表函数。...对x的每一行/列进行fun这个函数 test1:6,1:4] apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均值 lappy（）#列表的隐式循环 test <- list

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()按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)distinct(test,Species)2.3 mutate()新增一列mutate(test, new...= arrange(x2,Sepal.Length)x1 x2为中间变量，无其他用途管道符号：%>%传递，简洁明了把前一步的运算结果传递给下一步的函数，作为这个函数的第一个参数x = iris %>%...gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw()添加分面p + facet_wrap(~gene,scales = "free")5 隐式循环...5.1 矩阵/数据框的隐式循环——applyapply(X,MARGIN,FUN…)X：数据框/矩阵名称MARGIN：取值=1表示行；取值=2表示列FUN：具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数...test1:6,1:4]apply(test, 2, mean)apply(test, 1, sum)5.2 列表的隐式循环——lapply 不涉及行和列test x =

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:102),]rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有”test# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr) # 数据框整理的包arrange...(test, Sepal.Length) #从小到大,加上引号之后没有报错但也没排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复...dplyr# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)连续的步骤1.多次赋值，产生多个中间的变量x1 = select(iris...character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F)}实战项目文件夹组织方式：输出文件、输入文件、输出的图片、保存的R.data、脚本、project文件隐式循环...apply()族函数1.apply 处理矩阵或数据框#apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名；#MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数test<- iris

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生信技能树- R语言-day7

(x," ")str_remove_all(x," ")玩转数据框arrange，数据框按照某一列排序sort是给向量排序的library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...")#a1 且bx对应的值为down；#a>1 且bx对应的值为up；#其他情况，x对应的值为nok1 = deg$a 1 & deg$b 隐式循环apply向量里有两个东西，一个是正文，一个是名字，.../列表的隐式循环-lapplylapply(list, FUN, …)对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取

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十二、R语言的综合应用

(x," ") 二、玩转数据框 2.1 arrange，数据框按照某一列排序 arrange(test, Sepal.Length) #从小到大 arrange(test, desc(...###没有赋值，所以修改后的test还是5列图片 2.4 连续的步骤 select() 筛选列 filter() 筛选行 2.4.1.多次赋值，产生多个变量 x1 = filter(iris,Sepal.Width...,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p p + facet_wrap(~gene,scales = "free") 五、隐式循环...## apply()族函数 5.1 apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数...") #用代码创建文件 file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在 file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件 file.exists("

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

= T) ##某一个数据第一次出现视为不重复，之后出现的为重复图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new =...) ##筛选x1数据中的Sepal.Length,Sepal.Width两列 x3 = arrange(x2,Sepal.Length) ##按照Sepal.Length给x2排序 # 2.管道符号传递...count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p p + facet_wrap(~gene,scales = "free") 图片隐式循环...apply族函数，矩阵和数据框的隐式循环，只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …)...#其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数 test1:6,1:4] apply(test, 2, mean) ##对test数据框的每一行求平均值

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

首先看下包的安装： install.packages("dplyr") 接下来我们看下具体的功能： 1. as_tibble 将大的数据转化为友好展示的格式。...2. arrange 对数据集进行整体基于单列或者多列进行排序。实例 ##升序 mtcars %>% arrange(cyl, disp) ?...5. mutate 为数据集增加新的变量。实例： df %>% mutate(z = x + y, z2 = z ^ 2) ? 6. pull 输出单个变量。 7. relocate改变列之间排序。...15. nest_by隐掉某个变量后面的数据，赋值给data，只展示大小。实例： mtcars %>% nest_by(cyl) ?...16. across 针对某一列进行操作，两个参数：第一个为列名，第二个为操作函数。

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R语言学习笔记-Day6

，仅保留首次出现的元素2.3 新增列mutate(test, new = Sepal.Length Sepal.Width)#未赋值则数据框的列数不发生变化或：test$new = test$Sepal.Length...x,yes,no)#x：逻辑值或逻辑值向量#yes：逻辑值为T时的返回值#no：逻辑值为F时的返回值i = 1ifelse(i>0,"+","-")1 "+"多个条件仍适用ifelse(i>0,"+",...require(g,character.only = T))install.packages(g,ask = F,update = F)}4 隐式循环4.1 矩阵/数据框的隐式循环——applyapply...(X,MARGIN,FUNCTION,...)apply(test,2,mean)#1 X代表数据框/矩阵名#2 MARGIN以数值作代表，1为行，2为列#*3 FUNCTION为函数#如何取出30个随机数中最大的...x x),5)4.2 向量/列表的隐式循环——lapplylapply(list,FUNCTION,...)

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R语言基础5（绘图基础）

# arrange，数据框按照某一列排序 sort()##只排序某一列，其他列不改变；无法改变对应关系。...##筛选行列 select() filter() # 连续的步骤 # 1.多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) x2 = as.matrix(x1) x3 = head...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } # 隐式循环 apply(x, margin,...#x是数据框或者矩阵 #margin为行则是1，margin为列是2; #fun为函数 #apply(test,2,mean) #对test的每一列求平均值 sort(x) #对x从小到大排序 head...sort() %>% tail(1000) %>% names() identical(x1,x2) ## 向量、列表的隐式循环——lappy lappy(list,FUN, ...)

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生信技能树学习笔记 Day 3

，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T) #.keep_all 保留全部列3. mutate，数据框新增一列mutate(test, new =...筛选filter() #筛选行select() #筛选列逻辑算法① 管道符号快捷键shift + control + M ② 条件代码if(条件，一个逻辑值){条件正确执行操作}else{条件错误进行的操作...，反之则输出normaldata[, 4] = ifelse(t1, "tumor', "normal") #在data矩阵中增加一列，内容为分组情况ifelse()中条件不成立输出的一栏可以再增加ifelse...()代码，进行多个条件判断③ for循环 for (i in x){执行操作}两种循环方式（1）元素循环for(i in x){s= s+i}（2）下标循环for (i in 1:length(x)...){s= s+x[[i]]}元素循环无法保存，下标循环可以保存；注意要对for循环结果进行保存for循环中取子集需要用两个[]PS: 判断两个数据是否一致 identical(x1, x2)，返回True

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

本节课程大纲六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据框的连接★★ 课前提示：六个专题互不干扰互相独立...," ") 专题2 玩转数据框★★★ 1. arrange() 数据框排序 -（1）arrange(test, Sepal.Length)默认按照某列对整行进行排序，不改变列与列之间的对应关系； -（2...★★★ 1. apply()函数 -（1）apply() 处理矩阵或数据框 apply(X, MARGIN, FUN, …) 其中X是数据框/矩阵名； MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...4. full_join 保留所有的，缺失的位置填充NA 5. semi_join 半连接，效果是取子集：以右边表格为参考对左边取子集 6. anti_join 保留左边表格在右边表格里没有的东西 test1

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

arrange，数据框按照某一列排序,实际参数不能加" " library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test, desc...T"为必须要写的参数 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 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #"-5"为删除第5列 x2 = as.matrix(x1) x3...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } 4.隐式循环 4.1 apply()族函数 4.1.1...") #用代码创建文件 file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在 file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件 file.exists("

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

x + y)2.select(),按列筛选,按名称选择变量(1)按列号筛选select(test,1)# 筛选test数据集的第一列iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列...(),按某1列或某几列对整个表格进行排序/按变量排列行arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序mtcars %>% arrange(cyl, disp)5.summarise...每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中test1部分的列semi_join(x = test1, y...= test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_jointest1中去除交叉部分的列表anti_join(x = test2, y = test1, by =...如有错误内容，欢迎评论区指正

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阿榜的生信笔记7—R语言的综合运用1

2 = str_split(x," ")[1];x2，这段代码将字符串 x 以空格为分隔符分成多个部分，并将第一个部分赋值给变量 x2。然后将 x2 的值返回。...3、mutate():数据框新增列提个小问题：运行完这句代码“test=mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)”后、test这个数据是5列还是6列...# mutate，数据框新增一列 test=mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) mutate(test, new = Sepal.Length...* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...5、函数的运用 # 连续的步骤 # 1.多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) pheatmap

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常用R包-dplyr

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