INTEGER() 只能应用于“整数”，而不是 R 中的“双精度”？答案

【问题标题】：INTEGER() can only be applied to a 'integer', not a 'double' in R?INTEGER() 只能应用于“整数”，而不是 R 中的“双精度”？
【发布时间】：2019-07-03 21:08:06
【问题描述】：

我有一个由 16 个变量（列）和 64 个观察值（行）组成的 data.frame “data1”。变量取 0 或 1 值，用于变量的存在和不存在（o 是结果变量）：

x    y    z    o
1    0    1    1
1    1    1    1
0    0    1    1
0    1    0    1
1    0    0    1
1    1    0    1
0    0    0    1
0    0    1    1

数据文件是我作为 .csv 文件导入 R 的 excel 文件。我使用以下代码将变量的名称更改为更短的名称：

require(dplyr)
library(QCA)
cleaned_data <- data1 %>% 
dplyr::rename_(
'x'  = 'treatmentconcerns.revelationabout',
'y'  = 'treatmentconcerns.familyconcerns',
'z'  = 'treatmentconcerns.familyemotional',
'o'  = 'outcmomy'
 )

我将使用以下代码进行定性比较分析 (QCA) 分析：

data1NR <- superSubset(cleaned_data, outcome = "OUTC", incl.cut = 0.9, cov.cut = 0.5)

但是R会带来如下错误，不知道怎么解决：

Error in superSubset(cleaned_data, outcome = "OUTC", incl.cut = 0.9, cov.cut = 0.5) : 
INTEGER() can only be applied to a 'integer', not a 'double'

我用过：

str()

查看我的数据的结构是什么，它说我所有的变量都是整数，但我被卡住了，不知道为什么会出现这个错误？

谁能帮我解决？我在之前的问题中进行了搜索，但找不到适合我的情况的答案。

提前致谢，埃什梅尔

【问题讨论】：

str(cleaned_data) 的输出是什么？
您的数据很可能不是整数，而是双精度数。只需将 as.integer 用于所有变量。
@NelsonGon 输出是所有变量都是整数，但我仍然得到那个错误。
您能试试看我的回答是否有帮助吗？正确重命名后，我无法重现您的问题。请编辑添加str(cleaned_data)的输出。
@thc 我做了，但错误又出现了。

标签： r integer double

【解决方案1】：

我认为问题出在命名部分：名称应该放在第一位，但不确定它是否适合您：

df %>% 
  rename(Treatment=x)

在你的情况下，你需要这样的东西：

clean<-df %>% 
  rename(
    treatmentconcerns.revelationabout=x,
     treatmentconcerns.familyconcerns=y,
    treatmentconcerns.familyemotional=z,
    outcmomy=o)

这对我有用：

superSubset(clean, outcome ="outcmomy", incl.cut = 0.9, cov.cut = 0.5)

                                                                                                         inclN  RoN    covN  
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
1  TREATMENTCONCERNS.REVELATIONABOUT+treatmentconcerns.familyconcerns+treatmentconcerns.familyemotional  1.000  0.000  1.000 
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

【讨论】：