identify_outliers(score) Error in UseMethod("group_by") : no applicable method for 'group_by' applied to an object of class "function"

这个错误消息表明你在尝试使用`dplyr`包中的`group_by()`函数，但是这个函数并不是直接应用于`score`变量，而是用于对一个数据框进行分组操作的。由于`score`是一个函数而不是一个数据框对象，所以`UseMethod("group_by")`找不到适用于该类型对象的分组方法。

`identify_outliers()`函数可能是一个自定义的函数或者是在某个上下文中定义的，它的作用通常是识别数据集中的异常值。通常，这类函数会接受一个数据向量作为输入，例如`score`，然后基于某种算法或统计方法（如Z-score、IQR等）来判断哪些值被认为是异常值。

要修复这个错误，你需要确定`score`在哪里被定义以及如何使用它。如果你想要对`score`数据进行离群点检测，你应该先将其放在一个数据框中，然后再调用`identify_outliers()`：

data_df <- data.frame(score_column)  # 假设score_column是你含有分数的列
outliers <- identify_outliers(data_df$score_column)

# 或者如果你的 identify_outliers 是一个内部使用的函数，它可能期望的是整个数据框，那么：
outliers <- identify_outliers(data_df)

如果`score`是一个函数，而你真正想应用到其结果上，你需要先调用`score`并将返回的结果放入数据框中。

相关问题

这段代码运用了什么模型from collections import Counter all_outliers=[] numeric_features = train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index for feature in numeric_features: try: outs = detect_outliers(train[feature], train['SalePrice'],top=5, plot=False) except: continue all_outliers.extend(outs)

这段代码并没有运用具体的机器学习模型，它主要是使用了Python中的一些数据结构和函数来处理数据。

首先，引入了collections模块中的Counter类，以便后续统计异常值的数量。

接着，使用了train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index获取数据集中所有数值类型的特征，并将其保存到numeric_features变量中。

然后，使用了一个for循环遍历numeric_features中的每一个特征，并调用上一个问题中定义的detect_outliers()函数来检测该特征中的异常值。将检测出来的所有异常值的索引保存在了all_outliers变量中。

最后，使用了extend()函数将每个特征中检测出来的异常值索引合并到了一起，并使用Counter()函数统计了所有异常值的数量。

from collections import Counter def detect_outliers(df, n, features): outlier_indices = [] # iterate over features(columns) for col in features: # 1st quartile (25%) Q1 = np.percentile(df[col], 25) # 3rd quartile (75%) Q3 = np.percentile(df[col], 75) # Interquartile range (IQR) IQR = Q3 - Q1 # outlier step outlier_step = 1.5 * IQR # Determine a list of indices of outliers for feature col outlier_list_col = df[(df[col] < Q1 - outlier_step) | (df[col] > Q3 + outlier_step)].index # append the found outlier indices for col to the list of outlier indices outlier_indices.extend(outlier_list_col) # select observations containing more than 2 outliers outlier_indices = Counter(outlier_indices) multiple_outliers = list(k for k, v in outlier_indices.items() if v > n) return multiple_outliers Outliers_to_drop = detect_outliers(data, 0, list(data.columns)[-2:]) data = data.drop(Outliers_to_drop, axis=0).reset_index(drop=True) data

这段代码的作用是从Python的collections库中导入Counter，然后定义一个名为detect_outliers的函数，该函数需要传入三个参数：df、n和features。这个函数的作用是检测DataFrame中指定特征的离群值，并将它们的索引存储在outlier_indices列表中。