FUN(X[[i]]，...)错误:仅在包含所有数值变量的数据框上定义

这个错误信息表明你在使用R语言中的FUN函数时，传递的数据框（data frame）中包含了非数值类型的变量，而FUN函数期望所有变量都是数值类型的。

基础概念

在R语言中，数据框（data frame）是一种二维表格结构，类似于其他编程语言中的字典或数据库表。每个列可以包含不同类型的数据（如数值、字符、逻辑等）。FUN函数通常用于apply系列函数（如apply, lapply, sapply等）中，用于对数据框的行或列进行某种操作。

错误原因

错误信息“仅在包含所有数值变量的数据框上定义”意味着FUN函数期望接收的数据框中的所有变量都是数值类型的，但实际传递的数据框中包含了非数值类型的变量。

解决方法

要解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 检查数据框的变量类型： 使用str(data_frame)查看数据框的结构，确认哪些变量是非数值类型的。
2. 转换变量类型： 如果某些变量应该是数值类型，但实际是字符或其他类型，可以使用as.numeric()函数进行转换。例如：
3. 转换变量类型： 如果某些变量应该是数值类型，但实际是字符或其他类型，可以使用as.numeric()函数进行转换。例如：
4. 选择数值类型的变量： 如果只需要对数值类型的变量进行操作，可以先筛选出这些变量，然后再应用FUN函数。例如：
5. 选择数值类型的变量： 如果只需要对数值类型的变量进行操作，可以先筛选出这些变量，然后再应用FUN函数。例如：
6. 处理缺失值： 如果数据中包含缺失值（NA），也可能导致类型转换失败。可以使用na.omit()或na.rm = TRUE参数来处理缺失值。例如：
7. 处理缺失值： 如果数据中包含缺失值（NA），也可能导致类型转换失败。可以使用na.omit()或na.rm = TRUE参数来处理缺失值。例如：

示例代码

假设我们有一个数据框df，其中包含数值和非数值类型的变量：

df <- data.frame(
  a = c(1, 2, 3),
  b = c("4", "5", "6"),
  c = c(TRUE, FALSE, TRUE)
)

# 检查数据框结构
str(df)

# 转换变量类型
df$b <- as.numeric(df$b)

# 选择数值类型的变量
numeric_columns <- sapply(df, is.numeric)
numeric_df <- df[, numeric_columns]

# 应用FUN函数（例如求和）
result <- apply(numeric_df, 2, sum)
print(result)

通过上述步骤，你可以确保传递给FUN函数的数据框中只包含数值类型的变量，从而避免出现错误。