Treating warnings as errors because process.env.CI = true.

本文讲述了jenkins使用npm构建vue前端test分支时遇到的错误,重点在于报错信息中的process.env.CI设置问题。通过设置该环境变量为false,解决了构建失败的问题。同时,生产环境的对比和解决方案提供了关键线索。

场景:jenkins使用npm构建vue前端test分支报错,shell手动构建正常

报错信息:

npm ERR! code ELIFECYCLE
npm ERR! errno 1
npm ERR! v3@0.1.0 build:test: `cross-env --REACT_APP_SKSXENV=test react-app-rewired build "CI=false"`
npm ERR! Exit status 1
npm ERR! 
npm ERR! Failed at the v3@0.1.0 build:test script.
npm ERR! This is probably not a problem with npm. There is likely additional logging output above.

npm ERR! A complete log of this run can be found in:
npm ERR!     /home/tomcat/.npm/_logs/2021-05-26T14_15_21_900Z-debug.log

而且,我们生产环境的jenkins使用npm构建vue前端product分支,虽然有warning级别的告警信息,却能正常构建完毕。
后仔细对比两个jenkin的构建记录,明显测试环境jenkins构建test分支的日志,明显多了下面的内容:

Creating an optimized production build...

Treating warnings as errors because process.env.CI = true.
Most CI servers set it automatically.

Failed to compile.

最后谷歌搜索关键字process.env.CI,尝试解决办法——npm build前设置该参数值为false:

node -v
yarn -v
npm -v
npm install
export CI=false
npm run build:test

问题解决,深入内容请自行查找!

<think>我们有一个数据框,想将其转换为矩阵,同时将第一列设置为行名(例如基因ID)。在R中,数据框和矩阵是不同的数据结构。矩阵要求所有元素是同一类型(如全为数值或全为字符),而数据框每列可以有不同的类型。因此,在转换前需要确保除第一列(用作行名)外的其他列都是数值类型(如果数据是表达矩阵,通常如此)。 步骤: 1. 将第一列提取出来作为行名。 2. 移除数据框的第一列(因为行名不属于矩阵的数据部分)。 3. 将剩余的数据框转换为矩阵。 注意:如果数据框中有非数值列,转换矩阵时这些列会被强制转换为字符,导致整个矩阵变成字符矩阵。因此,确保除第一列外的其他列都是数值型。 示例数据框: GeneID Sample1 Sample2 Sample3 Gene1 10.2 20.3 15.7 Gene2 5.4 8.9 12.1 我们想要一个矩阵,行名为Gene1, Gene2,列名为Sample1, Sample2, Sample3,矩阵内的值为数值。 方法一:使用基础R 步骤: 1. 将第一列设置为行名。 2. 删除第一列。 3. 转换为矩阵。 代码: # 假设数据框名为df rownames(df) <- df[,1] # 将第一列设为行名 df <- df[, -1] # 删除第一列 mat <- as.matrix(df) # 转换为矩阵 但是,这样转换后,如果数据框中有非数值列,矩阵就会变成字符型。所以,最好先确保数据框的其余列都是数值型。 方法二:一步到位(使用rownames参数) 在创建矩阵之前,我们可以先设置行名,然后移除第一列,再转换。 方法三:使用tidyverse(如果数据框很大或者需要管道操作) 使用dplyr和tibble包。 代码示例: library(tidyverse) mat <- df %>% column_to_rownames(var = names(df)[1]) %>% # 将第一列转为行名,返回的是数据框 as.matrix() 注意:column_to_rownames函数来自tibble包,它会把数据框的第一列(按指定列名)变成行名,然后删除该列,返回一个数据框,然后我们再用as.matrix转换为矩阵。 如果数据框中有非数值列,转换会得到字符矩阵。因此,在转换前需要确保所有列都是数值型(除了第一列)。如果第一列是字符,其他列是数值,那么转换后就是数值矩阵。 示例操作: 假设我们有以下数据框: df <- data.frame( GeneID = c("Gene1", "Gene2"), Sample1 = c(10.2, 5.4), Sample2 = c(20.3, 8.9), Sample3 = c(15.7, 12.1) ) 使用基础R: rownames(df) <- df$GeneID df$GeneID <- NULL # 删除GeneID列 mat <- as.matrix(df) 或者: mat <- as.matrix(df[-1]) # 先删除第一列(按位置) rownames(mat) <- df[[1]] # 设置行名为第一列的内容 第二种基础R方法可能更安全,因为第一种方法在设置行名后删除列,容易在后续操作中出错(比如有多个列名相同)。 如果数据框很大,使用基础R方法效率较高。 另外,如果数据框的第一列是因子(factor),最好先转换为字符,再设置为行名,因为因子在转换为字符时可能会产生不必要的转换(因子水平对应的整数)。所以,可以这样: rownames(df) <- as.character(df[,1]) df <- df[,-1] mat <- as.matrix(df) 或者: mat <- as.matrix(df[, -1]) rownames(mat) <- as.character(df[,1]) 推荐第二种,因为先转换矩阵再设置行名,避免在数据框操作中因行名重复等问题。 总结步骤: 1. 确保第一列是字符类型(如果不是,转换为字符,避免因子问题)。 2. 将数据框除第一列外的部分转换为矩阵。 3. 将矩阵的行名设置为第一列的内容。 代码: # 假设df是数据框 mat <- as.matrix(df[, -1]) # 排除第一列 rownames(mat) <- df[,1] # 设置行名 但是,如果第一列是因子,那么df[,1]会得到因子,而因子的数值是其水平,所以我们需要先转换为字符: rownames(mat) <- as.character(df[,1]) 因此,完整代码为: mat <- as.matrix(df[, -1]) rownames(mat) <- as.character(df[,1]) 如果数据框的第一列是基因ID,通常是字符型,那么直接使用df[,1]也可以,但为了安全,建议使用as.character。 如果数据框有行名,那么原来的行名会被覆盖。 如果数据框有很多列,且不确定第一列的位置,可以用列名来指定,例如: gene_col <- "GeneID" # 假设列名为GeneID mat <- as.matrix(df[, !names(df) %in% gene_col]) rownames(mat) <- as.character(df[[gene_col]]) 这样更健壮。 最后,检查矩阵类型: class(mat) # 应该是"matrix", "array" typeof(mat) # 应该是"double"(数值矩阵)或"character"(字符矩阵) 如果希望确保是数值矩阵,可以检查: is.numeric(mat) # 应该返回TRUE 如果返回FALSE,则说明矩阵中有非数值数据,需要先处理。 相关问题: 1. 如何将矩阵转换为数据框并保留行名? 2. 在R中如何将行名转换回数据框的列? 3. 如何避免在转换矩阵时出现因子转换为整数的问题? 4. 如何将多个列设置为行名(例如复合键)? (注意:行名在R中必须是唯一的,所以不能直接设置多个列为行名,需要先合并成一个唯一标识列) 5. 在R中如何将字符矩阵转换为数值矩阵?</think>在R中将数据框转换为矩阵并将第一列设为行名(如基因ID),可通过以下步骤实现: ### 基础方法(推荐) ```r # 创建示例数据框 df <- data.frame( gene_id = c("Gene1", "Gene2", "Gene3"), sample1 = c(10.2, 5.4, 8.1), sample2 = c(15.7, 3.2, 9.5) ) # 转换核心代码 mat <- as.matrix(df[-1]) # 排除第一列创建矩阵 rownames(mat) <- df[[1]] # 设置第一列为行名 # 查看结果 print(mat) # sample1 sample2 # Gene1 10.2 15.7 # Gene2 5.4 3.2 # Gene3 8.1 9.5 # 验证类型 class(mat) # "matrix" "array" typeof(mat) # "double" (数值矩阵) ``` ### 进阶方法 #### 1. 使用`tibble`包处理行名 ```r library(tibble) mat <- df %>% column_to_rownames("gene_id") %>% # 将指定列转为行名 as.matrix() ``` #### 2. 批量转换多列数据类型 当存在字符型数值列时: ```r # 转换所有数值列 df[-1] <- lapply(df[-1], as.numeric) # 再执行基础转换 mat <- as.matrix(df[-1]) rownames(mat) <- df[[1]] ``` ### 关键注意事项 1. **数据类型一致性** 矩阵要求所有元素类型相同,确保除行名列外均为数值型。使用前检查: ```r sapply(df[-1], is.numeric) # 应全为TRUE ``` 2. **因子列处理** 若基因ID列为因子,需先转换: ```r df[[1]] <- as.character(df[[1]]) # 因子转字符 ``` 3. **行名唯一性** 基因ID必须唯一,检查重复: ```r any(duplicated(df[[1]])) # 返回FALSE表示无重复 ``` 4. **大数据优化** 对于大型数据框(如10万+行): ```r # 使用data.table高效处理 library(data.table) setDT(df, keep.rownames = FALSE) mat <- as.matrix(df[, -1]) rownames(mat) <- df[[1]] ``` ### 工作流示例 ```r # 含混合类型的数据框 df <- data.frame( gene_id = factor(c("TP53", "BRCA1", "EGFR")), exp1 = c("12.3", "45.6", "78.9"), # 字符型数值 exp2 = c(5.1, 7.2, 9.3) ) # 转换步骤 df$gene_id <- as.character(df$gene_id) # 因子转字符 df[-1] <- lapply(df[-1], as.numeric) # 转换数值列 mat <- as.matrix(df[-1]) rownames(mat) <- df$gene_id # 结果验证 str(mat) # num [1:3, 1:2] 12.3 45.6 78.9 5.1 7.2 9.3 # - attr(*, "dimnames")=List of 2 # ..$ : chr [1:3] "TP53" "BRCA1" "EGFR" # ..$ : chr [1:2] "exp1" "exp2" ``` > 此方法在基因表达矩阵转换中广泛使用,确保行名保留基因标识符,列名保留样本信息[^1][^3]。
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