错误：必须使用有效的下标向量对列进行子集化。 x 由于精度损失，无法从 <double> 转换为 <integer>

Question

我正在处理一个包含所有数字类型变量的数据框

summary.default(pfnew)

• ID 6016315 -none- 数字
• 迭代器 6016315 -none- numeric
• 值 6016315 -none- numeric
• CV 6016315 -none- 数字

我想创建一个按迭代器和 CV 分组的数据透视表并汇总 ID 的计数。本质上，我想要数据帧中对应于一组特定迭代器和 CV 值的点数。我使用的代码是：

代码

install.packages("tidyr")
install.packages("dplyr")
install.packages("vctrs")
library(vctrs)
library(tidyr)
library(dplyr)
allow_lossy_cast(pivot<-pfnew%>%
  select(pfnew$iterator,pfnew$CV,pfnew$ID)%>%
  summarise(CT=count(pfnew$ID)))

但正如在其他论坛中所讨论的那样，即使在使用 allow_lossy_cast 之后，我也会收到相同的错误消息。

错误：必须使用有效的下标向量对列进行子集化。 x 由于精度损失，无法从 to 转换。

我们如何解决这个问题？或者我们可以用其他方式做同样的工作吗？

Answer 1

我刚刚在使用不同的 dplyr 函数时遇到了同样的错误，并意识到我在调用它后包含了数据框的名称。尝试从 select 中删除 pfnew$ 并汇总，使其成为 select(c(iterator, CV,ID))。

Answer 2

当您在此处使用数据框调用预测变量时，选择函数会引发错误。尝试将列名重命名为更合适的名称，以防它持续存在（如果您不使用数据框调用预测列，则在名称中使用空格会引发错误，因此请避免在列名中使用空格）并直接使用预测变量名称，这将解决问题。

示例 - 而不是 pfnew$This is an example， 使用pfnew$This_Is_an_example 然后直接在select中使用这个名字-

select(This_Is_an_example) %>%
....