没有适用于"c('integer'，'numeric')“类的对象的”mutate_“方法
没有适用于"c('integer'，'numeric')“类的对象的”mutate_“方法
提问于 2018-09-19 05:06:11
我的总体目标是使用随机森林对图像进行分类。dataframe包含训练数据；其中'landcover‘包含类0、1和2。我正在尝试通过使用dplyr transmute()方法将所有2更改为0来减少类的数量。除了关键的最后一行-- GP_training1 <- transmute(GP_data$landcover, landcover = ifelse(landcover==1,1,0))之外，整个代码都可以正常工作。当我运行这段代码时，我得到了这样的错误:没有适用于“c(‘整数’，‘数值’)”类的对象的'mutate_‘方法。你知道为什么会这样吗？下面粘贴了相关代码。
#import raster and shapefile; each color band is overlayed on top of
eachother w coordinate system underneath
GP_1_4 <- brick("Downloads/Landsat Mosaics/GP_1-4.tif")
names(GP_1_4) <- c("Red","Green","SWIR")
GP_1_4 <- subset(GP_1_4, order(c(3, 2, 1)))
plotRGB(GP_1_4,stretch="lin")
#import shapefile of training points
GP_training < readOGR("Downloads/GP_716_shapefile3/GP_716_training3.shp", layer="GP_716_training3")
list.files("GP_716_shapefile3")
#extract points from raster
dataSet <- as.data.frame(extract(GP_1_4, GP_training))
#and put in same dataframe as training data
GP_training$data = data.frame(GP_training$data, dataSet[match(rownames(GP_training$data), rownames(dataSet)),])
GP_training$data = GP_training$data[complete.cases(GP_training$data),]
#make a new dataframe, identical to GP_training, except the 2's are changed to 0's
GP_training1 <- GP_training
GP_data <- GP_training1$data
GP_training1 <- transmute(GP_data$landcover, landcover = ifelse(landcover==1,1,0))新编辑:使用函数isS4()，我发现GP_training是一个S4对象。同时，R文档指出，对于transmute()，“所有主要动词都是S3泛型”。我对S3和S4不是很熟悉，但这可能是错误发生的地方吗？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-09-19 07:04:43
dplyr::transmute只能在data.frame上使用，但是您给了它一个向量：GP_data$landcover。你应该给它一个data.frame，让它用它工作。
这与您使用的代码不同，但它做的是您的注释所说的：
library(dplyr)
GP_training1 <- GP_training %>% # Create a new data.frame from GP_training
mutate(landcover = ifelse(landcover==1,1,0)) # Change the value of `landcover` to
# either 1 or 0 based on its current value使用mutate而不是transmute，因为mutate在退出变量时添加/更改变量。transmute只保留您创建的变量
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