决策树的“不能对不存在的列进行子集化”答案

【问题标题】：'Can't subset columns that don't exist' for decision trees决策树的“不能对不存在的列进行子集化”
【发布时间】：2021-05-28 05:38:55
【问题描述】：

您好，我正在用 R 编写决策树，运行代码时出现此错误：

错误：无法对不存在的列进行子集化。 x 列Member、Normal、Normal、Member、Normal 等不存在。

df 是一个数据框。你能帮我吗？谢谢你。这是我的代码：

library(rpart)
library(caret)
library(dplyr)
library(rpart.plot)
library(xlsx)
library(caTools)
library(data.tree)
library(elemstatlearn)

#Loading Excel File
library(readxl)
FINALDATA <- read_excel("Desktop/FINALDATA.xlsm")
View(FINALDATA)
df <- FINALDATA
View(df)

#Selecting the meaningful columns for prediction
df <- select(df, City, df$`Customer type`, df$Gender, df$Quantity, df$Total, df$Date, df$Time, df$Payment, df$Rating)```

【问题讨论】：

你不需要在select 内的df$ 即select(mtcars, mtcars$mpg) 返回错误。而是select(mtcars, mpg)
感谢您的回答。但是，当我写：df Customer type, Gender, Quantity, Total, Date, Time, Payment, Rating) 我有同样的错误 =(
我有没有提到你不需要df$ 即df$Customer type 应该是Customer type 在反引号内
这是它的作用：df
您可以复制/粘贴我在解决方案中提供的代码

标签： r dataframe decision-tree

【解决方案1】：

dplyr::select 的正确用法是引用或未引用的列名，而不是该列的值（df$City - 提取该列的值）

library(dplyr)
df1 <- select(df, City, `Customer type`, Gender, 
        Quantity, Total, Date, Time, Payment, Rating)

此外，还有许多select-helpers 可用（starts_with、ends_with、matches）或使用范围，即如果我们有兴趣选择从 City 到 Rating 的所有列，请使用 :

df1 <- select(df, City:Rating)

【讨论】：

非常感谢！！