没有适用于“mutate_”的方法应用于类“c（'integer'，'numeric'）”的对象答案

【问题标题】：no applicable method for 'mutate_' applied to an object of class "c('integer', 'numeric')"没有适用于“mutate_”的方法应用于类“c（'integer'，'numeric'）”的对象
【发布时间】：2018-09-18 21:06:11
【问题描述】：

我的总体目标是使用随机森林对图像进行分类。数据框包含训练数据；其中 'landcover' 包含类 0、1 和 2。我试图通过使用 dplyr transmute() 方法将所有 2 更改为 0 来减少类的数量。除了关键的最后一行——GP_training1 <- transmute(GP_data$landcover, landcover = ifelse(landcover==1,1,0)) 之外，整个代码都可以工作。当我运行它时，我得到错误：没有适用于“mutate_”的方法应用于类“c（'integer'，'numeric'）”的对象。任何想法为什么会这样？相关代码贴在下面。

#import raster and shapefile; each color band is overlayed on top of 
eachother w coordinate system underneath
GP_1_4 <- brick("Downloads/Landsat Mosaics/GP_1-4.tif")
names(GP_1_4) <- c("Red","Green","SWIR")
GP_1_4 <- subset(GP_1_4, order(c(3, 2, 1)))
plotRGB(GP_1_4,stretch="lin")

#import shapefile of training points
GP_training < readOGR("Downloads/GP_716_shapefile3/GP_716_training3.shp", layer="GP_716_training3")
list.files("GP_716_shapefile3")

#extract points from raster 
dataSet <- as.data.frame(extract(GP_1_4, GP_training))

#and put in same dataframe as training data
GP_training$data = data.frame(GP_training$data, dataSet[match(rownames(GP_training$data), rownames(dataSet)),])
GP_training$data = GP_training$data[complete.cases(GP_training$data),]

#make a new dataframe, identical to GP_training, except the 2's are changed to 0's
GP_training1 <- GP_training
GP_data <- GP_training1$data
GP_training1 <- transmute(GP_data$landcover, landcover = ifelse(landcover==1,1,0))

新编辑：使用函数 isS4()，我发现 GP_training 是一个 S4 对象。同时，R 文档说 transmute() 的“所有主要动词都是 S3 泛型”。我对 S3 和 S4 不是很熟悉，但这可能是错误发生的地方吗？

【问题讨论】：

在你的最后 5 行 GP_training$data = GP_training$data[complete.cases(GP_training$data),] 你正在分配一个可能是不同长度的向量。这将引入NA 值，这将导致ifelse 问题。
您还可以为您的示例提供一个较短或虚拟的数据集。这将使其他人更容易重现。
感谢您的提示！我对 R 很陌生，所以我不确定获得公开/简短/简单数据集的好方法是什么——有什么建议吗？
见How to make a great R reproducible example?
dplyr::transmute 只能用于 data.frame，但你给了它一个向量：GP_data$landcover。您应该给它 data.frame GP_data 并让它与它一起工作：transmute(GP_data, landcover = ifelse(...

标签： r class dplyr random-forest

【解决方案1】：

dplyr::transmute 只能用于 data.frame，但你给了它一个向量：GP_data$landcover。您应该给它 data.frame 并让它与它一起工作。

这与您使用的代码不同，但它执行您的评论所说的：

library(dplyr)

GP_training1 <- GP_training %>%                   # Create a new data.frame from GP_training
    mutate(landcover = ifelse(landcover==1,1,0))  # Change the value of `landcover` to 
                                                  #  either 1 or 0 based on its current value

使用mutate 而不是transmute，因为mutate 在退出变量时添加/更改变量。 transmute 只保留您创建的变量

【讨论】：