首页 文章

r：mutate_impl（.data，dots）出错：评估错误：找不到对象_2386265

提问于
浏览 次
1

我正在尝试为r中的单变量时间序列数据运行frame_calendar . 当我尝试计算数据框的日历布局时，我收到以下错误 .

mutate_impl（.data，dots）出错：评估错误：找不到对象'72L' .

从类似的线程，我看到评估错误：找不到对象''通常是用户在代码中输入的对象 . 但是，就我而言，我的代码中并没有提到任何'72L' . 它也不在我的数据集中 . 能帮我解决一下如何解决这个错误吗？任何帮助深表感谢 .

这是我数据的一部分 .

Date_Time   Time    Date    Year    Month   Mdate   Day Hours_Time  Hourly_Counts
1/1/2015 0:00   0:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    1   72
1/1/2015 1:00   1:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    2   48
1/1/2015 2:00   2:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    3   53
1/1/2015 3:00   3:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    4   84
1/1/2015 4:00   4:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    5   68

这是我的代码 .

newdata <- read.csv("D:/NEWDATA.csv")
attach(newdata)
View(newdata)

newdata[,3] <- as.Date(Date, origin = "1/1/2000")
attach(newdata)
View(newdata)


library(dplyr)
# compute the calendar layout for the data frame
calendar_df <- newdata %>%
  filter(Year == 2015) %>%
  frame_calendar(x = Time, y = Hourly_Counts, date = Date)
r dplyr

1 回答

  • 0

    这里的主要问题是，当您首先使用数据框时，您需要屏蔽许多对象 . 通常，请勿使用 attach . 如果要使用附加数据集，请在调用 with 时使用它，当然不要将其与 dplyr 或其他 tidyverse 函数结合使用 .

    使用干净的环境（没有附加数据或名称空间），请使用 dplyr 方法，如下所示 . 除了不附加，请注意代码的其他两个更改 . （1）使用 mutate 在 dplyr 管道中设置 Date 列 . （2） x = Hours_Time ，而不是 Time . 如果您以前运行 attach(new_data) ，请首先执行 detach(new_data) ，直到您拥有干净的环境 . If you've run it multiple times, you're going to have to detach multiple times.

    library(dplyr)
library(sugrrants)
new_data %>%
  mutate(Date = as.Date(Date, origin = "1/1/2000")) %>%
  frame_calendar(x = Hours_Time, y = Hourly_Counts, date = Date)
#       Date_Time    Time Year   Month Mdate      Day Hours_Time Hourly_Counts       Date
# 1 1/1/2015 0:00 0:00:00 2015 January     1 Thursday          1            72 2015-01-01
# 2 1/1/2015 1:00 1:00:00 2015 January     1 Thursday          2            48 2015-01-01
# 3 1/1/2015 2:00 2:00:00 2015 January     1 Thursday          3            53 2015-01-01
# 4 1/1/2015 3:00 3:00:00 2015 January     1 Thursday          4            84 2015-01-01
# 5 1/1/2015 4:00 4:00:00 2015 January     1 Thursday          5            68 2015-01-01
#   .Hours_Time .Hourly_Counts
# 1    1.454167      0.6833333
# 2    1.691667      0.0500000
# 3    1.929167      0.1819444
# 4    2.166667      1.0000000
# 5    2.404167      0.5777778

    数据：

    new_data <- read.table(text = "Date_Time   Time    Date    Year    Month   Mdate   Day Hours_Time  Hourly_Counts
'1/1/2015 0:00'   0:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    1   72
                       '1/1/2015 1:00'   1:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    2   48
                       '1/1/2015 2:00'   2:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    3   53
                       '1/1/2015 3:00'   3:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    4   84
                       '1/1/2015 4:00'   4:00:00 2015-01-01  2015    January 1   Thursday    5   68", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
    回复于

相关问题