ubuntu備忘定期清空回收站

擴(kuò)增子數(shù)據(jù)牢記

r ubuntu 相關(guān)技巧和備忘待解決問(wèn)題1：phyloseq有一篇文章案例使用輸入和輸出文件相同的文件名，無(wú)法執(zhí)行

待解決問(wèn)題2：

待解決問(wèn)題3：樣品分組文件太長(zhǎng)了，導(dǎo)致提取出來(lái)數(shù)據(jù)存在NA值

錯(cuò)誤牢記：for循環(huán)錯(cuò)誤一定要檢查這個(gè)地方

錯(cuò)誤牢記：正確提取行名

修改注釋文件的門類標(biāo)簽為標(biāo)準(zhǔn)格式

phyloseq格式的文件導(dǎo)出為txt

合并phyloseq：默認(rèn)去除為主食出的OTU

phyloseq時(shí)刻牢記：

phyloseq錯(cuò)誤牢記：如果注釋結(jié)果一整列都是NA，出現(xiàn)問(wèn)題tax_table 將出現(xiàn)錯(cuò)誤

ps轉(zhuǎn)化：phyloseq提取mapping文件

ps轉(zhuǎn)化：提取mapping文件

phyloseq文件路徑必須為英文，不可包含中文路徑

ps轉(zhuǎn)化：正確提取OTU表格

ps轉(zhuǎn)化：正確提取OTU表格2

ps轉(zhuǎn)化：正確提取tax注釋表格

ps 選取部分otu或者按照分類等級(jí)過(guò)濾數(shù)據(jù)

輸入輸出：導(dǎo)入開頭為#的文件

你一定遇到過(guò)-符號(hào)被讀為.的情況

輸入輸出：文件保存命令

輸入輸出：R環(huán)境保存和讀取

矩陣：將一半矩陣補(bǔ)全

矩陣：去除全部為0的列

載入包不報(bào)warming

字符串：拆分字符提取一部分出來(lái)

提取當(dāng)前路徑添加子文件夾

按照特定字符拆分字符串

數(shù)據(jù)框：數(shù)據(jù)框查看前面和末尾

數(shù)據(jù)框：修改列名

數(shù)據(jù)框:修改便變量類型注意曲線修改

數(shù)據(jù)框：構(gòu)建一列有規(guī)律的向量?jī)?nèi)容

矩陣：OTU表格按照不同豐度進(jìn)行分類

矩陣：缺失值使用0來(lái)代替 0更換為任意值

載入R包

R包：R語(yǔ)言載入包方式(require)實(shí)現(xiàn)多個(gè)包一起載入

R包：第一種安裝

R包：bioconductor安裝或者全能安裝

R包：gitjhub安裝

R包：github增強(qiáng)版-不記得倉(cāng)庫(kù)號(hào)或者安裝不上

R包：安裝R包無(wú)法訪問(wèn)系統(tǒng)library文件夾

R包：你的R包到底安裝到哪里了？

R包：定期升級(jí)所有R包

R包：查看默認(rèn)載入的包

R包：查看包的函數(shù)

文件處理：查看目錄下文件

文件處理：新建文件夾

圖形：修改圖例字體

圖形：修改字體

圖形 ggsave保存中文正確用法

圖形：R字體調(diào)整為新羅馬字體

圖形：人工設(shè)定顏色

圖形：ggplot主題修改模板

圖形：散點(diǎn)連接起來(lái)

Markdown展示表格

rmarkdown輸出玩網(wǎng)頁(yè)后代碼框帶進(jìn)度條

表格輸出：輸出字符串不帶引號(hào)

R語(yǔ)言使用觀念和小技巧

R 語(yǔ)言全局使用技巧

Markdown使用

圖形-ggplot2

R語(yǔ)言文件夾和文件操作工具

R包

矩陣

數(shù)據(jù)框操作

字符串

文件導(dǎo)入導(dǎo)出

phyloseq

錯(cuò)誤牢記

待解決問(wèn)題逐步更新091119

ubuntu備忘

定期清空回收站ll ~/.local/share/Trash/*

sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/*

擴(kuò)增子數(shù)據(jù)牢記樣品名稱設(shè)置要求字母和數(shù)字組合，只能在多使用一個(gè)下劃線。字母一定要開頭。(平衡全部軟件的要求)；

r ubuntu 相關(guān)技巧和備忘

R語(yǔ)言使用觀念和小技巧當(dāng)輸入錯(cuò)誤代碼，命令行出現(xiàn)+符號(hào)，按esc結(jié)束，重新輸入。

選中函數(shù)，點(diǎn)擊F1回跳出幫助文件。

mapping=aes，注意出現(xiàn)類似mapping錯(cuò)誤的時(shí)候別忘記是aes的問(wèn)題。

ggplot速查表：http://rstudio.com/cheatsheets。

圖形映射都有圖例，也就是在aes中的變量。x,y軸可以看作的x,y的圖例。

在geom中設(shè)置show.legend=F,可以去除圖例。

Rsrudio在當(dāng)前目錄打開腳本文件，可以設(shè)置目錄默認(rèn)切換到當(dāng)前工作目錄。

千萬(wàn)不要設(shè)置絕對(duì)路徑，保證代碼的可移植性。

tab鍵的重要性。

盡量不去使用.R去寫代碼。使用proj或者Rmd。

面對(duì)鍵盤忘代碼？快去封裝小函數(shù)吧，輪子越多跑的越快。

如果一個(gè)數(shù)據(jù)框來(lái)自于excel，導(dǎo)入R中發(fā)現(xiàn)有重復(fù)列，但是看上去卻沒有，要仔細(xì)檢查是否有空的行也讀為了數(shù)據(jù)框。

當(dāng)我們進(jìn)行邏輯判斷的時(shí)候T和TRUE有什么區(qū)別？我推薦盡量寫全稱，雖然很多情況下T可以解決問(wèn)題；

當(dāng)我們?cè)趙in下R在運(yùn)行代碼中出現(xiàn)的一些錯(cuò)誤似乎不應(yīng)該出現(xiàn)，或者根本找不到問(wèn)題所在，這是不妨重啟R 試試。

點(diǎn)擊F11 鍵全屏terminal，也可以調(diào)回來(lái)。

寫代碼一定要細(xì)心，切記不要著急，代碼不是盲目趕出來(lái)的。

R 語(yǔ)言全局使用技巧sessionInfo()

Markdown使用

Markdown展示表格

kable函數(shù)優(yōu)化R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)展示方式kable(head(tab))

rmarkdown輸出玩網(wǎng)頁(yè)后代碼框帶進(jìn)度條pre code,pre,code {

white-space:pre!important;

overflow-x: scroll!important;

}

表格輸出：輸出字符串不帶引號(hào)

在輸出中添加參數(shù)quote = F即可輸出為不加引號(hào)的字符串。write.table(quote = F)

圖形-ggplot2

圖形：修改圖例字體##修改圖例為斜體

legend.text = element_text(size = 15,face = "italic")

#修改圖例為加粗斜體

legend.text = element_text(size = 15,face = "bold.italic")

圖形：修改字體# 首次需要安裝win字體并導(dǎo)入

#install.packages("extrafont")

# library(extrafont)

loadfonts(device="win")

fonts()

####圖形：保存圖片的幾種方式#保存圖片1

ggsave("fileame.pdf", p, width = 10, height = 6)

ggsave(FileName2, p3, width = 12, height =8, device = cairo_pdf, family = "Times New Roman" )

#保存圖片2

pdf("filename.pdf", width = 10, height = 6)

dev.off()

#保存圖片3

tiff(file="alpha_chao1.tif", res = 300, compression = "none", width=180,height=140,units= "mm")# res = 300分辨率,units= "mm"高度和寬度的單位

dev.off()

圖形 ggsave保存中文正確用法#install.packages('Cairo')

library("Cairo")

ggsave("geo_Fus_wilt.pdf", p1, width = 12, height =8 , device = cairo_pdf, family = "Song")

圖形：R字體調(diào)整為新羅馬字體####這種方式將所有字體調(diào)整為新羅馬字體####

windowsFonts(myFont = windowsFont("Times New Roman"))

p + theme_gray(base_size = 20, base_family = "myFont")

圖形：人工設(shè)定顏色

這里補(bǔ)充一些常見的顏色，用于繪圖mi=c("#1B9E77" ,"#D95F02", "#7570B3","#E7298A")

圖形：ggplot主題修改模板

注意只有theme中的才算做圖形外觀，用于保存。family = "Times"，這里注意不同操作系統(tǒng)或者平臺(tái)對(duì)字體的命名不同，在這里新羅馬字體被命名為Times。p =p+theme_bw()+

theme(

panel.grid.major=element_blank(),

panel.grid.minor=element_blank(),

text=element_text(family="Times New Roman",face = "bold"),

plot.title = element_text(vjust = -8.5,hjust = 0.1),

axis.title.y =element_text(size = 20,face = "bold",colour = "black"),

axis.title.x =element_text(size = 24,face = "bold",colour = "black"),

axis.text = element_text(size = 20,face = "bold",family = "Times"),

axis.text.x = element_text(colour = "black",size = 14,family = "Times"),

axis.text.y = element_text(colour = "black",size = 14,family = "Times"),

legend.text = element_text(size = 15,face = "bold")

#legend.position = "none"#是否刪除圖例

)

p

#保存圖片過(guò)程中修改字體

圖形：散點(diǎn)連接起來(lái)

可以作為置信區(qū)間的一個(gè)補(bǔ)充p = p + geom_polygon()

R語(yǔ)言文件夾和文件操作工具

文件處理：查看目錄下文件list.files(path, full.names = TRUE)

文件處理：新建文件夾filtpath

#方便我們建立文件夾

dir.create(dirName)

R包

R包：第一種安裝########安裝R包的幾種方式#############

# 國(guó)內(nèi)用戶推薦清華鏡像站

site="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN"

install.packages("DESeq2", repo=site)

R包：bioconductor安裝或者全能安裝source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite("phangorn")

##使用biocondauctor安裝R包R3.5版本才可以使用

library(BiocInstaller)

biocLite("structSSI" )

library(BiocManager)

install()

R包：gitjhub安裝library("devtools")

install_github("joey711/phyloseq")

# 或者

devtools::install_github("gavinsimpson/ggvegan")

library(phyloseq)

#或者

require(devtools)

install_github("ggvegan")

#或者

if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE))

install.packages("devtools")

devtools::install_github("calligross/ggthemeassist")

# 安裝開發(fā)版(連github不穩(wěn)定有時(shí)間下載失敗，多試幾次可以成功)

devtools::install_github("phyloseq", build_vignettes = TRUE)

# 安裝新功能最優(yōu)版

devtools::install_github("phyloseq", ref = "optimization")

install.packages("igraph")

#安裝指定版本

require(devtools)

install_version("igraph", version = "0.6.5",

R包：github增強(qiáng)版-不記得倉(cāng)庫(kù)號(hào)或者安裝不上##當(dāng)不記得github倉(cāng)庫(kù)號(hào)之后，使用下面包安裝github包

install.packages('gdtools') #已發(fā)布至CRAN

library(githubinstall)

##無(wú)法下載得到github包，或者無(wú)法安裝后，將github包手動(dòng)下載下來(lái)，解壓之后定位文件夾名稱后安裝

install.packages("C:/Users/wentao/Desktop/hrbrthemes-master/", repos = NULL, type = "source")

library(hrbrthemes)

install.packages("C:/Users/wentao/Desktop/microbiomeutilities-master/", repos = NULL, type = "source")

library(microbiomeutilities)

R包：安裝R包無(wú)法訪問(wèn)系統(tǒng)library文件夾

我們使用win10安裝R包，往往會(huì)有兩個(gè)安裝地址，因?yàn)镽無(wú)權(quán)限訪問(wèn)C:/Program Files/R/R-3.5.1/library，所以大部分R包都被安裝到了document文件夾中了，我們應(yīng)該設(shè)置權(quán)限的，這樣R包就被安裝到了統(tǒng)一文件夾中。

win10 修改文件夾全向?yàn)槿縰ser，位置在文件夾鼠標(biāo)右鍵屬性中。這樣一來(lái)我們就可以減少許多由于文件夾權(quán)限的問(wèn)題。

R包：你的R包到底安裝到哪里了？### 查看包的安裝地址

.libPaths()#查看包的加載地址

.libPaths("C:/Program Files/R/R-3.5.1/library")#修改到你包的安裝地址

載入R包

R包：R語(yǔ)言載入包方式(require)實(shí)現(xiàn)多個(gè)包一起載入##將包分為兩個(gè)類型載入

.cran_packages

.bioc_packages

# Load packages into session

sapply(c(.cran_packages, .bioc_packages), require, character.only = TRUE)

### 或者

pkgs

"ggplot2", "DESeq2")

sapply(pkgs, require, character = TRUE)

R包：定期升級(jí)所有R包#######定期升級(jí)所有R##########

update.packages( )

R包：查看默認(rèn)載入的包####查看默認(rèn)載入的包########

getOption("defaultPackages")#：查看啟動(dòng)R時(shí)自動(dòng)載入的包。

####查看默認(rèn)載入的包########

R包：查看包的函數(shù)#############查看包的函數(shù)#

help(package = 'mypackage')#：查看‘mypackage’的幫助

#############查看包的函數(shù)#

===

矩陣

矩陣：OTU表格按照不同豐度進(jìn)行分類

矩陣分為四類a[a>= 0.01] = 1

a[a<= 0.01& a> 0.001] = 0.6

a[a<= 0.001& a> 0.0001] = 0.3

a[a<0.0001] = 0

矩陣：缺失值使用0來(lái)代替 0更換為任意值#缺失值使用0來(lái)代替

count[is.na(count)]

#將數(shù)據(jù)框中的0更換為任意值

a[a==0]

數(shù)據(jù)框操作

數(shù)據(jù)框：數(shù)據(jù)框查看前面和末尾#數(shù)據(jù)框查看前面和末尾

head(wild)

tail(wild)

數(shù)據(jù)框：修改列名colnames(otu_table1) =c("compound",colnames(otu_table1)[2:9])

colnames(tax) =c(colnames(tax)[1:2],"kingdom",

"phylum","class","order","family","genus","species","id")

數(shù)據(jù)框:修改便變量類型注意曲線修改cs = as.character(Taxonomies$Phylum)

cs1 = as.factor(cs)

數(shù)據(jù)框：構(gòu)建一列有規(guī)律的向量?jī)?nèi)容#構(gòu)建一列向量命令集合

fengdu$breaks= rep(1:65, 12)

# 字母開頭，數(shù)字結(jié)尾

row.names(count) = paste("RE", 1:635, sep = "")

字符串

字符串：拆分字符提取一部分出來(lái)result

print(result)

colnames(bray_curtis) = result

提取當(dāng)前路徑添加子文件夾##提取當(dāng)前路徑

path = getwd();path

## 添加子文件夾路徑

path0

##在path路徑下新建一個(gè)子文件夾

dir.create(path0)

##切換路徑

setwd(path)

按照特定字符拆分字符串#basename提取路徑下的文件名， strsplit使用制定分隔符拆分字符串，sapply提取制定字符串

sample.names

sample.names

文件導(dǎo)入導(dǎo)出

輸入輸出：導(dǎo)入開頭為#的文件#R語(yǔ)言中處理文件中注釋符號(hào)#可用

tax = read.table("Classifier_of_16sgg.txt",sep="\t",row.names = 1,header = T,comment.char="") ;head(tax,3)

你一定遇到過(guò)-符號(hào)被讀為.的情況

其實(shí)不僅僅是-還有許多R語(yǔ)言會(huì)check的符號(hào)都被讀錯(cuò)，如果不添加check.names = F 參數(shù)，你的數(shù)據(jù)就會(huì)讀成這樣. 。#默認(rèn)check.names = F

read.delim

#默認(rèn)check.names = T

read.table

read.csv

輸入輸出：文件保存命令# 保存txt

write.table(Root_exudates,"RET_a2_only_compounds.txt",row.names = T,

col.names = T,sep = "\t")

#開頭空一格字符保存

write.table("\t", "otu差異統(tǒng)計(jì)表格BNC8_BNC5_DESeq2.txt",append = F, quote = F, eol = "", row.names = F, col.names = F)

# 保存統(tǒng)計(jì)結(jié)果，有waring正常

write.table(index, "otu差異統(tǒng)計(jì)表格BNC8_BNC5_DESeq2.txt", append = T, quote = F, sep="\t", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = T, col.names = T)

###文件保存處理開頭第一行錯(cuò)位col.names = NA

write.table(as.matrix(jaccard.dist), file = "jaccard.txt", sep="\t", col.names = NA)

輸入輸出：R環(huán)境保存和讀取save(ps2, file = "D:/Shared_Folder/my_R_packages/easy_microbiome/easyMicrobiome/data/ps2.rda")

save(ps1, file = "D:/Shared_Folder/my_R_packages/easy_microbiome/easyMicrobiome/data/ps1.rda")

load("D:/Shared_Folder/my_R_packages/easy_microbiome/easyMicrobiome/data/ps2.rda")

矩陣：將一半矩陣補(bǔ)全as.matrix(jaccard.dist)

矩陣：去除全部為0的列n=ncol(count)

#增加一行，為整列的均值，計(jì)算每一列的均值，2就是表示列

count[n+1]=apply(count[c(1:nrow(count)),],1,sum)

#選擇sumsqs大于5的otu

count=count[count[n+1] > 0,1:n]

head(count)

dim(count)

載入包不報(bào)warmingsuppressMessages(library("vegan"))

phyloseq

修改注釋文件的門類標(biāo)簽為標(biāo)準(zhǔn)格式colnames(tax) = c("Kingdom","Phylum","Class","Order","Family","Genus","Species")

colnames(tax) = c("Kingdom","Phylum","Class","Order","Family","Genus")

phyloseq格式的文件導(dǎo)出為txtps

otu = as.data.frame(otu_table(ps))

tax = as.data.frame(tax_table(ps))

map = as.data.frame(sample_data(ps))

write.table("ID\t", file="otu.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F)

write.table(otu, file="otu.txt",append = T, quote = FALSE, sep="\t",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE)

write.table("ID\t", file="tax.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F)

write.table(tax, file="tax.txt",append = T, quote = FALSE, sep="\t",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE)

write.table("ID\t", file="map.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F)

write.table(map, file="map.txt",append = T, quote = FALSE, sep="\t",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE)

合并phyloseq：默認(rèn)去除為主食出的OTU

當(dāng)合并ps對(duì)象時(shí)，默認(rèn)會(huì)去除每個(gè)水平未能注釋出來(lái)的OTU，注意默認(rèn)去除了

如果不愿意去除，可以設(shè)置NArm參數(shù)為F，但是這樣的haul我的堆疊柱狀圖代碼和沖擊圖代碼可能會(huì)因?yàn)镹A值的出現(xiàn)而不能完整運(yùn)行。目前我還沒有更新設(shè)置為F時(shí)的代碼跟新。

phyloseq時(shí)刻牢記：但凡是過(guò)濾ps文件一定要記得過(guò)濾OTU，防止全0出現(xiàn)

phyloseq對(duì)象的注釋文件至少要2列

phyloseq錯(cuò)誤牢記：如果注釋結(jié)果一整列都是NA，出現(xiàn)問(wèn)題tax_table 將出現(xiàn)錯(cuò)誤

這種錯(cuò)誤少見，但是出現(xiàn)要可以發(fā)現(xiàn)#可以將最后一行任意一個(gè)元素修改為字符就行

tax_table(ps0)[1,7] = "unknow"

ps轉(zhuǎn)化：phyloseq提取mapping文件mapping = as.data.frame(sample_data(ps7))

table(mapping$SampleType)

ps轉(zhuǎn)化：提取mapping文件meta(ps)

phyloseq文件路徑必須為英文，不可包含中文路徑

ps轉(zhuǎn)化：正確提取OTU表格

提取phyloseq格式中otu_table 此格式為矩陣格式，轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)框形式非常快a

a = as.data.frame(a)

ps轉(zhuǎn)化：正確提取OTU表格2

phyloseq將tax文件轉(zhuǎn)化為data_frame 耗時(shí)非常大vegan_otu

OTU

if(taxa_are_rows(OTU)){

OTU

}

return(as(OTU,"matrix"))

}

otu_table = as.data.frame(t(vegan_otu(ps1)))

ps轉(zhuǎn)化：正確提取tax注釋表格

使用相似方式提取tax格式文件為數(shù)據(jù)框形式，速度將變得很快vegan_tax

tax

return(as(tax,"matrix"))

}

tax_table = as.data.frame(vegan_tax(ps))

head(tax_table)

ps 選取部分otu或者按照分類等級(jí)過(guò)濾數(shù)據(jù)ps2 %

subset_taxa(

#Kingdom == "Bacteria" &

# Genus == "Fusarium"

# Species %in%c("Fusarium_oxysporum","Fusarium_keratoplasticum")

row.names(tax_table(ps1_rela ))%in%c("SH010924.07FU_KF986690_reps_singleton","SH020983.07FU_JN235282_refs")

)

ps2

錯(cuò)誤牢記

錯(cuò)誤牢記：for循環(huán)錯(cuò)誤一定要檢查這個(gè)地方

是否循環(huán)在一個(gè)區(qū)間for (i in 1:nrow(a))

錯(cuò)誤牢記：正確提取行名

row,names 和 rownames的區(qū)別 寫成這樣是錯(cuò)誤的：tax = taxonomy[row,names(x),]，但是寫成下面這樣是正確的：tax = taxonomy[rownames(x),]tax = taxonomy[rownames(x),]

head(tax)

dim(tax)

# 手動(dòng)篩選顯著的組

x = x[rownames(taxonomy), ]

待解決問(wèn)題

待解決問(wèn)題1：phyloseq有一篇文章案例使用輸入和輸出文件相同的文件名，無(wú)法執(zhí)行

是否是我哪里有錯(cuò)誤，或者沒有注意到的點(diǎn)？?for(i in seq_along(fnFs)) {

fastqPairedFilter(c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]),

c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]),

trimLeft=10, truncLen=c(245, 160),

maxN=0, maxEE=2, truncQ=2,

compress=TRUE)

}

運(yùn)行錯(cuò)誤：我于是重新構(gòu)建了過(guò)濾完成后的文件路徑Error in fastqPairedFilter(c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]), c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]), : The output and input file names must be different.

待解決問(wèn)題2：

出現(xiàn)錯(cuò)誤“：Error in na.fail.default(list(age = c(1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, : missing values in object#

# dataMatrix$age

# dim(dataMatrix)

# length(dataMatrix$age)

# dataMatrix$GCGAGCGTTATCCGGATTTATTGGGTTTAAAGGGTGCGCAGGCGGAAGATCAAGTCAGCGGTAAAATTGAGAGGCTCAACCTCTTCGAGCCGTTGAAACTGGTTTTCTTGAGTGAGCGAGAAGTATGCGGAATGCGTGGTGTAGCGGTGAAATGCATAGATATCACGCAGAACTCCGATTGCGAAGGCAGCATACCGGCGCTCAACTGACGCTCATGCACGAAAGTGTGGGTATC

#

# dataMatrix[is.na(dataMatrix)]

#

# training$age

# dim(training)

# testing$age

# dataMatrix$age

# dataMatrix[1]

待解決問(wèn)題3：樣品分組文件太長(zhǎng)了，導(dǎo)致提取出來(lái)數(shù)據(jù)存在NA值library(caret)

setup_example(c("phyloseq", "ggplot2", "caret", "plyr", "dplyr"))

sample_data(pslog)$age2

dataMatrix

# take 8 mice at random to be the training set, and the remaining 4 the test set

trainingMice

inTrain

length(inTrain)

#

inTrain=inTrain[1:228]

training

testing

##這里出現(xiàn)問(wèn)題添加參數(shù),na.action = na.pass，問(wèn)題解決參考：https://github.com/topepo/caret/issues/479

plsFit

method = "pls", preProc = "center")

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的r语言用行名称提取数据框信息显示na_学会这些R语言技巧至少可以节省半年时间...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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