ggbiplot设置分组_prcomp和ggbiplot：无效的’rot’值

我正在尝试使用R对我的数据进行PCA分析,我使用prcomp和ggbiplot找到了

this nice guide.我的数据是两种样品类型,每种样品具有三个生物重复(即6行)和约20000个基因(即变量).首先,使用指南中描述的代码获取PCA模型不起作用：

>pca=prcomp(data,center=T,scale.=T)

Error in prcomp.default(data, center = T, scale. = T) :

cannot rescale a constant/zero column to unit variance

但是,如果我删除了比例. = T部分,它工作正常,我得到一个模型.这是为什么,这是下面错误的原因？

> summary(pca)

Importance of components:

PC1 PC2 PC3 PC4 PC5

Standard deviation 4662.8657 3570.7164 2717.8351 1419.3137 819.15844

Proportion of Variance 0.4879 0.2861 0.1658 0.0452 0.01506

Cumulative Proportion 0.4879 0.7740 0.9397 0.9849 1.00000

其次,绘制PCA.即使只是使用基本代码,我得到一个错误和一个空的情节图像：

> ggbiplot(pca)

Error: invalid 'rot' value

这意味着什么,我该如何解决？是否与制作PCA的(非)规模有关,还是有所不同？我认为它必须与我的数据有关,因为如果我使用标准示例代码(下面),我会得到一个非常好的PCA图.

> data(wine)

> wine.pca=prcomp(wine,scale.=T)

> print(ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = wine.class,

ellipse = TRUE, circle = TRUE))

[编辑1]我尝试以两种方式对我的数据进行子集化：1)删除所有行都是0的所有列,以及2)删除所有列,任何行都是0.第一个子集仍然给出了比例误差,但不是已删除任何0的列的那些.为什么是这样？这对我的PCA有何影响？

此外,我尝试对原始数据(非缩放)和上面的子集化数据使用普通的biplot命令,并且它在两种情况下都有效.那么这与ggbiplot有关吗？

[编辑2]我已经上传了我的数据子集,当我不删除所有零并且在我执行时工作时,会给我错误.我之前没有用过吉斯特,但我认为this就是这样.或者this ……

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