H2O 不能从 H2OParsedData 中子集列

【问题标题】：H2O can not subset columns from the H2OParsedDataH2O 不能从 H2OParsedData 中子集列
【发布时间】：2015-07-01 23:09:56
【问题描述】：

我将 h2o(2.8.4.4) 用于 R 中的 hadoop。我想从具有 720512 行和 788 列的数据框中获取一些列。我写的是这样的：

library("h2o");
localH2O = h2o.init(ip = ipItem, port = 54321, startH2O = F)
waterTrain <- h2o.importFile(localH2O, path=trainName, key="trainKey", parse=T, header=T, sep="*")
subset <- waterTrain[, 1:787]
Error: Expectation failed

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： r hadoop h2o

【解决方案1】：

您可以使用 as.data.frame 方法将 waterTrain 转换为数据框，然后使用标准 R 方法方便地过滤（子集）

waterTrain.data.frame <- as.data.frame(waterTrain)

你也可以，

irisPath <- system.file("extdata", "iris.csv", package="h2o")
iris.hex <- h2o.importFile(localH2O, path = irisPath, key = "iris.hex")
iris.hex.top10 <- iris.hex[1:10,1:3]

【讨论】：

感谢您的帮助。但我想使用h2o.gbm。它仅适用于 h2o 解析的数据。我遇到了同样的错误。