决策树的“不能对不存在的列进行子集化”

Question

你好，我正在用 R 编写决策树，当我运行我的代码时出现这个错误：

错误：无法对不存在的列进行子集化。 x 列 Member、Normal、Normal、Member、Normal 等不存在。

df 是一个数据框。你能帮我吗？谢谢你。这是我的代码：

library(rpart)
library(caret)
library(dplyr)
library(rpart.plot)
library(xlsx)
library(caTools)
library(data.tree)
library(elemstatlearn)

#Loading Excel File
library(readxl)
FINALDATA <- read_excel("Desktop/FINALDATA.xlsm")
View(FINALDATA)
df <- FINALDATA
View(df)

#Selecting the meaningful columns for prediction
df <- select(df, City, df$`Customer type`, df$Gender, df$Quantity, df$Total, df$Date, df$Time, df$Payment, df$Rating)```

Answer 1

dplyr::select 的正确用法是引用或不引用列名，而不是该列的值（df$City - 提取该列的值）

library(dplyr)
df1 <- select(df, City, `Customer type`, Gender, 
        Quantity, Total, Date, Time, Payment, Rating)

此外，还有许多 select-helpers 可用（starts_with、ends_with、matches）或使用范围，即如果我们有兴趣从城市中选择所有列要评分，请使用 :

df1 <- select(df, City:Rating)

决策树的“不能对不存在的列进行子集化”

'Can't subset columns that don't exist' for decision trees

r

decision-tree

dataframe