Wie diese zu interpretieren Fehlermeldung: (list) Objekt kann nicht sein, gezwungen zu Typ 'double'

Ich habe eine Tabelle: numTable, die wie folgt aussieht:
Wie diese zu interpretieren Fehlermeldung: (list) Objekt kann nicht sein, gezwungen zu Typ 'double'

Nun will ich finden outiers für jede dieser Spalten. Bitte Lesen Sie meine folgenden code:

for (i in names(numTable)) {
  #calculate mean and std for each column
  meanValue <- mean(numTable[,i], na.rm=TRUE)
  stdValue<-sd(numTable[,i],na.rm=TRUE)
  #Sum up number of outliers for each column
  print(paste("there are",sum(abs(numTable[,i]-meanValue)>3*stdValue,na.rm =  
TRUE),"outliers in the column",i))
 }

Aber ich erhalte eine Fehlermeldung: 

Error in is.data.frame(x) : (list) object cannot be coerced to type 'double'

Behob ich dieses problem durch hinzufügen numTable<-as.data.frame(numTable) am Anfang.
Könnten Sie mir bitte sagen, warum ich diese Zeile meinen code zu arbeiten? Hat es etwas zu tun mit dem Unterschied zwischen tbl und Daten.Rahmen?
Danke.

  • Was ist class(classTable) bevor Sie konvertiert es zu data.frame?
  • Ich bekomme dieses Ergebnis [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" nachdem ich laufen class(numT). Ich bin nicht sicher, ob es eine tbl_df oder tbl oder Daten.frame.
  • Es ist alles von Ihnen. In diesem Fall, ich denke Hayden hat die Antwort.
InformationsquelleAutor Eva | 2017-11-30
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    Gibt es eine versteckte argument in eckigen Klammer Indizierung data.frames genannt drop, die standardmäßig auf TRUE, und sagt, wenn Sie index einer Spalte, vereinfachen Sie das Ergebnis ein Vektor. Sehen ?'['.

    Jedoch Hadley Wickham glaubt dies ist unberechenbar Verhalten, so tbls durchzusetzen drop = FALSE.

    Wenn Sie wollte, um mit tbls und vermeiden Sie konvertieren zu einem data.frame. Könnten Sie dplyr::pull zum extrahieren einer einzelnen Spalte als Vektor. ich.e:

    is.vector(data.frame(a = 1:10, b = letters[1:10])[, 1])
#> [1] TRUE
is.vector(data.frame(a = 1:10, b = letters[1:10])[, 1, drop = FALSE])
#> [1] FALSE
is.vector(dplyr::tibble(a = 1:10, b = letters[1:10])[, 1])
#> [1] FALSE
is.vector(dplyr::pull(dplyr::tibble(a = 1:10, b = letters[1:10]), 1))
#> [1] TRUE
    • Super!!! Das funktioniert. Ich danke Ihnen sehr.
    InformationsquelleAutor hrabel
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