R讀取數(shù)據(jù)出現(xiàn)“l(fā)ine 1 appears to contain embedded nulls”的解決方法

由于數(shù)據(jù)可能在Windows下編輯過咧七,保存的是UTF-16的格式用R讀取可能會出現(xiàn)以下問題。這種情況有以下三種解決方案任斋。

> sampInfo=read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt", na.strings=c("", "NA"), sep="\t", header=T)
Error in make.names(col.names, unique = TRUE) : 
  invalid multibyte string at '<ff><fe>R'
In addition: Warning messages:
1: In read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt",  :
  line 1 appears to contain embedded nulls
2: In read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt",  :
  line 2 appears to contain embedded nulls
3: In read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt",  :
  line 3 appears to contain embedded nulls
4: In read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt",  :
  line 4 appears to contain embedded nulls
5: In read.table("/media/albert/xxx/sampInfo_origin.txt",  :
  line 5 appears to contain embedded nulls

解決方法一:fileEncoding="UTF16LE"或者fileEncoding="UTF16"

> sampInfo=read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt", fileEncoding="UTF16LE", sep="\t", header=T)
> sampInfo=read.table("/media/xxx/sampInfo_origin.txt", fileEncoding="UTF16", sep="\t", header=T)
> head(sampInfo)
         Run Sample_Name age ancestry arthropathymeds biologics das_score
1 SRRxxx72  GSMxxx25  66     <NA>            <NA>      <NA>        NA
2 SRRxxx73  GSMxxx26  72     <NA>            <NA>      <NA>        NA
3 SRRxxx75  GSMxxx28  61     <NA>            <NA>      <NA>        NA
4 SRRxxx74  GSMxxx27  72     <NA>            <NA>      <NA>        NA
5 SRRxxx76  GSMxxx29  50     <NA>            <NA>      <NA>        NA
6 SRRxxx77  GSMxxx30  59     <NA>            <NA>      <NA>        NA
  disease_activity donor gender leflumide nsaids othermeds phenotype
1             <NA>  C137   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
2             <NA>  C141   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
3             <NA>  C383   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
4             <NA>  C148 female      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
5             <NA>  C391 female      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
6             <NA>  C392 female      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
  classification status plaquenil rituximab steroids sulfasalazine tissue
1              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
2              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
3              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
4              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
5              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
6              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood

解決方法二:在Excel中打開继阻,另存為csv文件即可。

> sampInfo=read.csv("/media/xxx/sampInfo_origin.csv", comment.char = "#", sep=",", header=T)
> head(sampInfo)
         Run Sample_Name age ancestry arthropathymeds biologics das_score
1 SRRxxx72  GSMxxx25  66     <NA>            <NA>      <NA>        NA
2 SRRxxx73  GSMxxx26  72     <NA>            <NA>      <NA>        NA
3 SRRxxx75  GSMxxx28  61     <NA>            <NA>      <NA>        NA
4 SRRxxx74  GSMxxx27  72     <NA>            <NA>      <NA>        NA
5 SRRxxx76  GSMxxx29  50     <NA>            <NA>      <NA>        NA
6 SRRxxx77  GSMxxx30  59     <NA>            <NA>      <NA>        NA
  disease_activity donor gender leflumide nsaids othermeds phenotype
1             <NA>  C137   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
2             <NA>  C141   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
3             <NA>  C383   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
4             <NA>  C148 female      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
5             <NA>  C391 female      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
6             <NA>  C392 female      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
  classification status plaquenil rituximab steroids sulfasalazine tissue
1              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
2              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
3              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
4              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
5              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
6              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood

解決方法三:在linux系統(tǒng)里將sampInfo_origin.txt用gedit打開废酷,另存為sampInfo_origin01.txt瘟檩,“Character Encoding” 改為 UTF-8, “Line ending”改為“Unix/Linux”澈蟆。

> sampInfo=read.table("/media/xxx/sampInfo_origin01.txt", sep="\t", header=T)
> head(sampInfo,2)
         Run Sample_Name age ancestry arthropathymeds biologics das_score
1 SRRxxx72  GSMxxx25  66     <NA>            <NA>      <NA>        NA
2 SRRxxx73  GSMxxx26  72     <NA>            <NA>      <NA>        NA
  disease_activity donor gender leflumide nsaids othermeds phenotype
1             <NA>  C137   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
2             <NA>  C141   male      <NA>   <NA>      <NA>   Healthy
  classification status plaquenil rituximab steroids sulfasalazine tissue
1              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
2              H      H      <NA>      <NA>     <NA>          <NA>  Blood
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