wilcox.test.default(x1data, x2data) : y 观察值数量不够

用R语言画配对图和wilcox检验时报错：
Error in wilcox.test.default(x1data, x2data) : 'y'观察值数量不够
请问各位这种情况应该怎么解决呢？

代码如下：

setwd("E:\\shegnxin\\单基因筛选\\13配对差异")                         #设置工作目录
group = read.table("samplegroup.txt",header=F,sep="\t")                               #读取分组信息文件
df = read.table("pairedInput.txt",row.names=1,header=T,sep="\t",check.names=F)        #读取输入文件
m = match(group[,1],rownames(df))
df = df[m,]

#自定义画图函数
Plot = function(data,group,outpdf){
    xfactors = as.factor(group[,2])
    xnumsample = as.numeric(xfactors)
    xaxis = levels(xfactors)
    link = group[,3]
    links = unique(group[,3])
    x1data = data[xnumsample==1]
    x2data = data[xnumsample==2]
  wilcoxP=wilcox.test(x1data,x2data)$p.value
  pvalue=signif(wilcoxP,4)
  if(pvalue<0.001){
     pvalue=signif(pvalue,4)
     pvalue=format(pvalue, scientific = TRUE)
  }else{
     pvalue=round(pvalue,3)
  }
    pdf(outpdf,width=6,height=5)
    par(las=1)
    plot(1,xlim=c(0.5,2.5),ylim=c(0,max(data)*1.2),type="n",xlab="",ylab="",xaxt="n")
    points(rep(1,length(x1data)),x1data,pch=16,cex=2,col="blue")
    points(rep(2,length(x2data)),x2data,pch=15,cex=2,col="red")
    axis(1,1:2,xaxis)
    for(i in links){
        w = which(link==i)
        x1 = xnumsample[w[1]]
        y1 = data[w[1]]
        x2 = xnumsample[w[2]]
        y2 = data[w[2]]
        segments(x1,y1,x2,y2)
    }
    par(xpd=T)
    arrows(1,max(data)*1.1,2,max(data)*1.1,angle=90,code=3,length=0.1)
    text(1.5,max(data)*1.1,paste("p =",pvalue),pos=3,cex=1)
    dev.off()
}

data = df[,1]
cell = colnames(df)[1]
cell = gsub(' ','_',cell)
outpdf = paste0(cell,".pdf")
Plot(data,group,outpdf)

【以下回答由 GPT 生成】

问题的报错信息是：“'y'观察值数量不够”。这个错误通常是因为两组样本的观察值数量不对等导致的。wilcox.test函数要求待比较的两组数据的样本数量必须一致。

为了解决这个问题，你可以首先检查两组数据的样本数量，确保它们相等。如果两组数据的样本数量不相等，你可以通过以下两种方法进行修正：

方法1：随机抽取一组和另一组等量的样本进行比较

这种方法会随机抽取第一组或第二组数据的样本，使两组数据的样本数量相等。下面是实现以上方法的示例代码：

# 根据两组数据的较小样本数量n，随机抽取等量的样本进行比较
n <- min(length(x1data), length(x2data))
set.seed(123)  # 设置随机数种子，保证结果可复现
x1data <- sample(x1data, n)
x2data <- sample(x2data, n)

然后你可以继续使用wilcox.test函数进行比较。

方法2：根据两组数据的交集进行比较

这种方法会找到两组数据的交集，然后使用交集数据进行比较。下面是实现以上方法的示例代码：

# 找到两组数据的交集，并使用交集数据进行比较
common_index <- intersect(as.character(names(x1data)), as.character(names(x2data)))
x1data <- x1data[common_index]
x2data <- x2data[common_index]

然后你可以继续使用wilcox.test函数进行比较。

以上是两种解决问题的方法，你可以根据实际情况选择其中一种来解决你遇到的问题。如果以上方法不适用于你的情况，请检查数据的完整性和正确性，确保你的数据可以正确地被读取和处理。如果问题仍然存在，请您指出具体问题，以便我可以帮助您进一步解决。