str(adult1_test) 'data.frame': 9049 obs. of 15 variables: $ : num 39 50 37 49 31 42 43 54 43 59 ... $ : num 77516 83311 284582 160187 45781 ... $ : num 13 13 14 5 14 13 14 9 7 9 ... $ : num 2174 0 0 0 14084 ... $ : num 0 0 0 0 0 ... $ : num 40 13 40 16 50 40 45 20 40 40 ... $ : chr " State-gov" " Self-emp-not-inc" " Private" " Private" ... $ : chr " Bachelors" " Bachelors" " Masters" " 9th" ... $ : chr " Never-married" " Married-civ-spouse" " Married-civ-spouse" " Married-spouse-absent" ... $ : chr " Adm-clerical" " Exec-managerial" " Exec-managerial" " Other-service" ... $ : chr " Not-in-family" " Husband" " Wife" " Not-in-family" ... $ : chr " White" " White" " White" " Black" ... $ : chr " Male" " Male" " Female" " Female" ... $ : chr " United-States" " United-States" " United-States" " Jamaica" ... $ : Factor w/ 2 levels " <=50K"," >50K": 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 ... - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:2399] 15 28 39 52 62 70 78 94 107 129 ... ..- attr(*, "names")= chr [1:2399] "15" "28" "39" "52" ...

根据您提供的测试数据集的结构，我们可以看到该数据集包含15个变量。然而，这些变量的名称是缺失的，因为它们显示为无名称的数字索引。这可能是导致找不到'age'变量的原因。

请确保在创建测试数据集时，为每个变量提供正确的名称。您可以使用`colnames(adult1_test) <- c("var1", "var2", ...)`来为测试数据集中的每个变量分配适当的名称。然后，您可以再次尝试使用`predict()`函数进行预测，并确保使用正确的变量名称来解决'age'变量找不到的问题。

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'data.frame': 1720 obs. of 7 variables: $ Native.1anguage.background : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Chinese.proficiency.1eve1s : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Speakers : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Request.Contexts : num 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 ... $ Direct.strategy.speech.rate : num 2.45 2.58 2.57 2.55 0 ... $ Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate : num 0 0 0 0 2.41 ... $ Non.Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...如何将0定义为缺失值

在 R 中，可以使用 `NA` 表示缺失值。要将数据框中的 0 值替换为缺失值，可以使用 `ifelse` 函数进行条件替换。

例如，假设你的数据框名为 `df`，要将其中所有值为 0 的元素替换为缺失值，可以使用以下代码：

df[df == 0] <- NA

这行代码的含义是将 `df` 中所有值为 0 的元素替换为 `NA`。使用这种方法，你可以将任何特定值替换为缺失值，例如 `df[df == -999] <- NA` 可以将所有值为 -999 的元素替换为 `NA`。

> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2

根据你提供的`str(predall_df)`输出结果，可以看出`predall_df`是一个数据框(data frame)类型的对象，其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是，每个变量的类型似乎不是数值型，而是列表型(List)。

根据你提供的信息，猜测可能是在进行预测时，使用了某些函数或工具，导致输出的预测结果格式不符合预期。建议你检查一下预测的代码，确保输出的结果是一个数值型的矢量或矩阵，而非列表型的数据结构。

如果你确定预测结果中包含了多个列表型变量，可以使用`unlist()`函数将列表型变量转换为数值型变量，例如：

predall_df$pred_elec <- unlist(predall_df$pred_elec)
predall_df$pred_Power <- unlist(predall_df$pred_Power)
predall_df$pred_income <- unlist(predall_df$pred_income)

这样，就可以将`predall_df`中的列表型变量转换为数值型变量了。然后，你可以再次尝试使用`diffinv()`函数进行差分还原操作，例如：

pred_diff2 <- diffinv(diffinv(predall_df, differences = 1, lag = 12), differences = 2)

这样，就可以得到差分还原后的序列`pred_diff2`了。需要注意的是，在进行差分还原操作时，需要确保数据的格式和类型正确，否则可能会导致错误。