TCGA临床数据cbind：see arg 36

合并TCGA临床数据出现不同案例列数不同而难以cbind

library("XML")
library("methods")
dir="all/"      
all_fiels=list.files(path = dir ,pattern='*.xml$',recursive=T)##导入文件
cl = lapply(all_fiels, function(x){
  result <- xmlParse(file = file.path(dir,x)) 
  rootnode <- xmlRoot(result)  
  xmldataframe <- xmlToDataFrame( rootnode[2] ) 
  return(t(xmldataframe)) })
clinical <- t(do.call(cbind,cl))
write.table(clinical,file="clinical.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)##建议保存一下 一边后续使用

错误内容是：第10行代码：

Error in (function (..., deparse.level = 1)  : 
  number of rows of matrices must match (see arg 36)

请教该如何解决?
数据附上：[]
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初步构思：来自不同病重个案的临床数据列数不同因而不能cbind
解决方法：1.分开处理（但是不知道那些是一样的那些是不一样的
解决方法：2.请各位指点一下如何修改现有代码实现目的。

参考GPT和自己的思路：这个错误提示说明你尝试使用cbind函数合并数据时，发现有些矩阵的行数不一致，无法进行合并。根据你的代码，我猜测这个问题可能是由于不同的xml文件中，数据的列数不同所导致的。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1 对于不同的xml文件，手动添加缺失的列，并将缺失列填充为NA，确保每个矩阵的列数相同。具体来说，你可以先获取所有xml文件中出现过的列名，然后将这些列名添加到每个矩阵中，最后使用cbind函数进行合并。

2 如果你只需要合并每个xml文件中相同的列，而对于不同的列则不需要合并，那么可以使用merge函数进行合并。merge函数可以根据指定的列将多个数据框合并为一个数据框，合并时只保留指定的列，其它列将被删除。你可以先将每个xml文件转换为数据框，然后使用merge函数进行合并。

下面是示例代码，供你参考：

方法一：

library("XML")
library("methods")
dir="all/"      
all_fiels=list.files(path = dir ,pattern='*.xml$',recursive=T)##导入文件
all_cols <- character(0) # 存储所有列名
cl <- lapply(all_fiels, function(x){
  result <- xmlParse(file = file.path(dir,x)) 
  rootnode <- xmlRoot(result)  
  xmldataframe <- xmlToDataFrame(rootnode[2])
  # 将每个数据框的列名存储到all_cols中
  all_cols <<- unique(c(all_cols, names(xmldataframe)))
  # 添加缺失的列
  xmldataframe[setdiff(all_cols, names(xmldataframe))] <- NA
  return(t(xmldataframe)) 
})
clinical <- t(do.call(cbind,cl))
write.table(clinical,file="clinical.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)

方法二：

library("XML")
library("methods")
dir="all/"      
all_fiels=list.files(path = dir ,pattern='*.xml$',recursive=T)##导入文件
cl <- lapply(all_fiels, function(x){
  result <- xmlParse(file = file.path(dir,x)) 
  rootnode <- xmlRoot(result)  
  xmldataframe <- xmlToDataFrame(rootnode[2])
  return(xmldataframe) 
})
# 根据SampleID列合并数据
clinical <- Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = "SampleID"), cl)
write.table(clinical,file="clinical.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
根据您提供的错误信息，“number of rows of matrices must match (see arg 36)”提示出现在第10行，这说明在尝试将结果合并为一个矩阵时，出现了行数不匹配的问题。这很可能是由于不同的临床数据具有不同的列数导致的。
·
您提出的两种解决方法都是可行的。对于第一种方法，您可以尝试手动检查不同的临床数据的列数并进行分类处理，然后使用cbind合并。对于第二种方法，您需要修改代码以处理不同列数的数据。
·
一个可行的解决方案是使用merge函数，而不是cbind函数。merge函数可以将两个数据框根据指定的列合并，而不考虑它们的列数是否相同。您可以使用类似于下面的代码：

library("XML")
library("methods")
dir="all/"      
all_fiels=list.files(path = dir ,pattern='*.xml$',recursive=T)##导入文件

# 创建一个空数据框
clinical <- data.frame()

# 遍历所有文件，并将它们合并到clinical数据框中
for (file in all_files) {
  # 解析文件
  result <- xmlParse(file.path(dir, file))
  rootnode <- xmlRoot(result)  
  xmldataframe <- xmlToDataFrame(rootnode[2]) 
  
  # 将文件内容与clinical数据框合并
  clinical <- merge(clinical, xmldataframe, by="列名", all=TRUE)
}

# 将结果保存为文件
write.table(clinical,file="clinical.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)

请注意，在上面的代码中，您需要将“列名”替换为您要用作合并依据的列的名称。

希望这可以帮助您解决问题。

参考GPT和自己的思路：

这个错误是因为要合并的矩阵的行数不相同，具体而言，arg 36表示要合并的矩阵的行数。可能是因为来自不同病例的临床数据列数不同，导致无法用cbind合并。

解决方法一：分开处理不同的数据矩阵，找到行数相同的矩阵再用cbind合并。

解决方法二：对于现有的代码，可以使用merge函数，而不是cbind函数，将来自不同病例的临床数据按照某个共同的标识（例如病例编号）进行合并，这样就不会出现行数不同的问题。具体代码如下：

1. library("XML")
2. library("methods")
3. dir="all/"
4. all_files=list.files(path = dir ,pattern='\*.xml$',recursive=T)##导入文件
5. cl = lapply(all_files, function(x){
6. result <- xmlParse(file = file.path(dir,x))
7. rootnode <- xmlRoot(result)
8. xmldataframe <- xmlToDataFrame( rootnode[2] )
9. return(data.frame(t(xmldataframe))) })
10. clinical <- Reduce(function(x,y) {merge(x,y, by = "patient_id", all=T)}, cl)
11. write.table(clinical, file = "clinical.txt", sep = "\t", quote = F, row.names = F)

注意：在这里假设病例的标识为"patient_id"，如果不是，请根据实际情况修改"by"参数。

该回答引用ChatGPT

如有疑问，可以回复我！

这个错误是因为在尝试使用cbind将所有数据框组合在一起时，它们的行数不匹配。为了解决这个问题，可以先将所有数据框按照一个共同的键（例如患者ID）进行整合，然后再合并。以下是一个使用dplyr库进行整合和合并的示例


library("XML")
library("methods")
library("dplyr")

dir="all/"
all_fiels=list.files(path = dir ,pattern='*.xml$',recursive=T)

cl = lapply(all_fiels, function(x){
  result <- xmlParse(file = file.path(dir,x))
  rootnode <- xmlRoot(result)
  xmldataframe <- xmlToDataFrame( rootnode[2] )
  return(t(xmldataframe))
})

# 假设每个数据框中都有名为"patient_id"的列，可以根据这个列进行整合
# 如果列名不同，请将其更改为适当的列名
common_key <- "patient_id"

# 使用dplyr的full_join函数，根据共同的键（patient_id）将所有数据框合并在一起
clinical <- reduce(cl, function(df1, df2) full_join(df1, df2, by = common_key))

# 转置数据框
clinical <- t(clinical)

# 保存结果
write.table(clinical, file="clinical.txt", sep="\t", quote=F, row.names = F)

这个代码示例首先读取和解析所有的XML文件，然后使用dplyr库的full_join函数将它们根据一个共同的键（这里是"patient_id"）进行整合。最后，将结果转置并保存到文件中。

检查下参数吧，参数的问题。