如何在 R 中处理“选择子集数据框时未定义列”错误？

“选择子集数据框时未定义列”错误意味着 R 不理解你在对数据框进行子集选择时想要使用的列。通常，当我们在使用单方括号进行子集选择时忘记使用逗号时，就会发生这种情况。

示例

考虑以下数据框：

> set.seed(99)
> x1<-rnorm(20,0.5)
> x2<-rpois(20,2)
> x3<-runif(20,2,10)
> x4<-rnorm(20,0.2)
> x5<-rpois(20,5)
> df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
> df
x1 x2 x3 x4 x5
1 0.7139625 4 9.321058 0.33297863 4
2 0.9796581 2 4.298837 -1.47926432 11
3 0.5878287 3 7.389898 -0.07847958 5
4 0.9438585 4 7.873764 -1.35241100 6
5 0.1371621 2 5.534758 -1.17969925 4
6 0.6226740 4 8.786676 -1.15705659 5
7 -0.3638452 1 6.407712 -0.72113718 5
8 0.9896243 2 9.374095 -0.66681774 9
9 0.1358831 2 2.086996 1.85664439 3
10 -0.7942420 0 8.730721 0.04492028 3
11 -0.2457690 3 2.687042 -1.37655243 2
12 1.4215504 3 7.075115 0.82408260 4
13 1.2500544 3 5.373809 0.53022068 5
14 -2.0085540 5 5.287499 -0.19812226 12
15 -2.5409341 1 6.217131 -0.88139693 5
16 0.5002658 3 2.723290 0.12307794 6
17 0.1059810 0 6.288451 -0.32553662 4
18 -1.2450277 2 2.942365 0.59128965 5
19 0.9986315 4 7.012492 -0.48045326 6
20 0.7709538 1 7.801093 -0.54869693 5

现在假设，你想选择 x2 大于 2 的行，并且你输入以下代码：

> df[df$x2>2]
Error in `[.data.frame`(df, df$x2 > 2) : undefined columns selected

它会抛出未定义列的错误，因为你在定义目标后忘记了逗号。选择 x2 大于 2 的行的正确方法如下所示：

> df[df$x2>2,]
x1 x2 x3 x4 x5
1 0.7139625 4 9.321058 0.33297863 4
3 0.5878287 3 7.389898 -0.07847958 5
4 0.9438585 4 7.873764 -1.35241100 6
6 0.6226740 4 8.786676 -1.15705659 5
11 -0.2457690 3 2.687042 -1.37655243 2
12 1.4215504 3 7.075115 0.82408260 4
13 1.2500544 3 5.373809 0.53022068 5
14 -2.0085540 5 5.287499 -0.19812226 12
16 0.5002658 3 2.723290 0.12307794 6
19 0.9986315 4 7.012492 -0.48045326 6

类似地，选择 x2 小于 2 的行如下：

> df[df$x2<2,]
x1 x2 x3 x4 x5
7 -0.3638452 1 6.407712 -0.72113718 5
10 -0.7942420 0 8.730721 0.04492028 3
15 -2.5409341 1 6.217131 -0.88139693 5
17 0.1059810 0 6.288451 -0.32553662 4
20 0.7709538 1 7.801093 -0.54869693 5

同样，选择 x2 大于 1 的行如下：

> df[df$x2>1,]
x1 x2 x3 x4 x5
1 0.7139625 4 9.321058 0.33297863 4
2 0.9796581 2 4.298837 -1.47926432 11
3 0.5878287 3 7.389898 -0.07847958 5
4 0.9438585 4 7.873764 -1.35241100 6
5 0.1371621 2 5.534758 -1.17969925 4
6 0.6226740 4 8.786676 -1.15705659 5
8 0.9896243 2 9.374095 -0.66681774 9
9 0.1358831 2 2.086996 1.85664439 3
11 -0.2457690 3 2.687042 -1.37655243 2
12 1.4215504 3 7.075115 0.82408260 4
13 1.2500544 3 5.373809 0.53022068 5
14 -2.0085540 5 5.287499 -0.19812226 12
16 0.5002658 3 2.723290 0.12307794 6
18 -1.2450277 2 2.942365 0.59128965 5
19 0.9986315 4 7.012492 -0.48045326 6

更新于：2020年8月11日

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