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 - 无 - 数字
• 迭代器 6016315 -none- numeric
• 值 6016315 - 无 - 数字
• CV 6016315 - 非数字

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，我想要数据框中的点数对应于一组特定的迭代器和 CV 值。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 转换为。

我们如何解决这个问题？或者我们可以用任何其他方式做同样的工作吗？

最佳答案

我只是在使用不同的 dplyr 函数时遇到了同样的错误，并意识到我在调用它之后包含了数据框的名称。尝试从 select 和 summarize 中删除 pfnew$，使其成为 select(c(iterator, CV,ID))。

关于r - 错误 : Must subset columns with a valid subscript vector. x 由于精度损失无法从 <double> 转换为 <integer>，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62982642/