As.vector不会将data.frame子集转换为向量
下面我提供了一些我一直在研究的代码片段。 我已经成功地以字符串形式读取表格。 有一些我希望使用median（）函数的表的子集。 根据我所做的研究和我自己的经验，median（）没有为data.frame定义行为，也没有data.frame的子集。 所以，为了让我的问题适合某些定义的行为，我试图将我想要的子集投射到一个向量中。 但是，即使在使用as.vector投射我想要的子集之后，我仍然有一个data.frame。 当我尝试对此调用中位数时，我得到“参数不是数字或逻辑：返回NA”。
我自己玩了很多，试图在这里和其他地方找到信息。 作为一个说明，我已经尝试了在这个线程R友好的方式accpeted解决方案中列出的方法来将R data.frame列转换为向量？ 并取得了与现在相同的结果。 我不太在意我是如何完成这件事的; 随意提出其他方法。
感谢您的时间。
for(i in 1:length(text_array)){
temp= read.table(textConnection(text_array[i]), sep="t",row.names=NULL, header= FALSE, fill=TRUE)
value=""
#we are now going to process temp and add it
cur_DS=coll_data_sets[i]
#median is the value that we are going to insert into the result array.
#currently the logic behind it is not implemented.
#the value will be the median of state1 divided by the median of state2.
t_states=vector(length=ncol(temp))
for(j in 1:ncol(temp)){
t_states[j]=toString(temp[2,j])
}
t_states=(unique(t_states))
#this logic is current is set to reject data from more than one state.
# It will also reject anything that appears to lack state data.
if(length(t_states) != 2){
value=NA
}else{
s1_expr=as.vector(x=(temp[3, temp[2,]==t_states[1]]))
s2_expr=as.vector(x=temp[3, temp[2,]==t_states[2]])
print(class(s1_expr))
# med1= (median(s1_expr))
# med2= (median(s2_expr))
# if(is.na(med1[1]) || is.na(med2[1])){
# value=-1
}#else{
# value=med1[1]/med2[1]
# print(value)
# }
}
[1] "data.frame"
[1] "data.frame"
[1] "data.frame"
以下是“temp”的示例值：
V1 V2 V3 V4
1 GSM506899 GSM506900 GSM506901 GSM506902
2 wild type wild type Zbtb20 null Zbtb20 null
3 99.3 98.24 66.2 102.42
4 55.8 20.11 22.9 16.98
5 159.6 63.46 102.5 67.17
6 166 54.73 215 49.46
数据框是列表。 即使你只选择一行数据，它仍然是一个列表。
尝试unlist 。 （假设你的“行”中的所有值都是数字，如果不是，则说明你有更大的问题。）