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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dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小，没有increasedistinct，数据框按照某一列去重复...distinct(test,Species,.keep_all = T)#.keep_all意思是把所有列都保存下来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，产生多个变量x1 = filter(iris,Sepal.Width>3)x2 = select(x1, Sepal.Length,Sepal.Width...gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw()pp + facet_wrap(~gene,scales = "free")专题五：隐式循环...#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[1:6,1:4]

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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test<- iris[1:6,1:4]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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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 test<- iris[1:6,1:4] 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

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，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 <- rnorm(30);xtail(sort(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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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

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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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dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。...mutate(),新增列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) (1)按列号筛选 select(test,1) select(test,c(1,5...() 按某1列或某几列对整个表格进行排序 arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小...= 'x') （4）半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join 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_join anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') （6）简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows

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