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法律研究如何在 R 中處理“選擇子集資料框時未定義列”錯誤？
“選擇子集資料框時未定義列”錯誤意味著 R 不理解你在對資料框進行子集選擇時想要使用的列。通常，當我們在使用單方括號進行子集選擇時忘記使用逗號時，就會發生這種情況。
示例
考慮以下資料框：
> set.seed(99) > x1<-rnorm(20,0.5) > x2<-rpois(20,2) > x3<-runif(20,2,10) > x4<-rnorm(20,0.2) > x5<-rpois(20,5) > df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5) > df x1 x2 x3 x4 x5 1 0.7139625 4 9.321058 0.33297863 4 2 0.9796581 2 4.298837 -1.47926432 11 3 0.5878287 3 7.389898 -0.07847958 5 4 0.9438585 4 7.873764 -1.35241100 6 5 0.1371621 2 5.534758 -1.17969925 4 6 0.6226740 4 8.786676 -1.15705659 5 7 -0.3638452 1 6.407712 -0.72113718 5 8 0.9896243 2 9.374095 -0.66681774 9 9 0.1358831 2 2.086996 1.85664439 3 10 -0.7942420 0 8.730721 0.04492028 3 11 -0.2457690 3 2.687042 -1.37655243 2 12 1.4215504 3 7.075115 0.82408260 4 13 1.2500544 3 5.373809 0.53022068 5 14 -2.0085540 5 5.287499 -0.19812226 12 15 -2.5409341 1 6.217131 -0.88139693 5 16 0.5002658 3 2.723290 0.12307794 6 17 0.1059810 0 6.288451 -0.32553662 4 18 -1.2450277 2 2.942365 0.59128965 5 19 0.9986315 4 7.012492 -0.48045326 6 20 0.7709538 1 7.801093 -0.54869693 5
現在假設，你想選擇 x2 大於 2 的行，並且你輸入以下程式碼：
> df[df$x2>2] Error in `[.data.frame`(df, df$x2 > 2) : undefined columns selected
它會丟擲未定義列的錯誤，因為你在定義目標後忘記了逗號。選擇 x2 大於 2 的行的正確方法如下所示：
> df[df$x2>2,] x1 x2 x3 x4 x5 1 0.7139625 4 9.321058 0.33297863 4 3 0.5878287 3 7.389898 -0.07847958 5 4 0.9438585 4 7.873764 -1.35241100 6 6 0.6226740 4 8.786676 -1.15705659 5 11 -0.2457690 3 2.687042 -1.37655243 2 12 1.4215504 3 7.075115 0.82408260 4 13 1.2500544 3 5.373809 0.53022068 5 14 -2.0085540 5 5.287499 -0.19812226 12 16 0.5002658 3 2.723290 0.12307794 6 19 0.9986315 4 7.012492 -0.48045326 6
類似地，選擇 x2 小於 2 的行如下：
> df[df$x2<2,] x1 x2 x3 x4 x5 7 -0.3638452 1 6.407712 -0.72113718 5 10 -0.7942420 0 8.730721 0.04492028 3 15 -2.5409341 1 6.217131 -0.88139693 5 17 0.1059810 0 6.288451 -0.32553662 4 20 0.7709538 1 7.801093 -0.54869693 5
同樣，選擇 x2 大於 1 的行如下：
> df[df$x2>1,] x1 x2 x3 x4 x5 1 0.7139625 4 9.321058 0.33297863 4 2 0.9796581 2 4.298837 -1.47926432 11 3 0.5878287 3 7.389898 -0.07847958 5 4 0.9438585 4 7.873764 -1.35241100 6 5 0.1371621 2 5.534758 -1.17969925 4 6 0.6226740 4 8.786676 -1.15705659 5 8 0.9896243 2 9.374095 -0.66681774 9 9 0.1358831 2 2.086996 1.85664439 3 11 -0.2457690 3 2.687042 -1.37655243 2 12 1.4215504 3 7.075115 0.82408260 4 13 1.2500544 3 5.373809 0.53022068 5 14 -2.0085540 5 5.287499 -0.19812226 12 16 0.5002658 3 2.723290 0.12307794 6 18 -1.2450277 2 2.942365 0.59128965 5 19 0.9986315 4 7.012492 -0.48045326 6
更新於：2020年8月11日
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