Error in `mutate()`: ℹ In argument: `GZL = as.numeric(GZL)`. Caused by error: ! 'list' object cannot be coerced to type 'double' Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误提示表明，在执行 `as.numeric(GZL)` 时，出现了无法将列表类型转换为数值类型的问题。这通常是由于 `GZL` 列中包含了非标准格式的字符或者缺失值，导致无法进行转换。你可以尝试使用 `str()` 函数查看一下 `GZL` 列中的数据类型和缺失值情况，例如：

str(GZL_12$GZL)

如果发现数据中含有非标准格式的字符或者缺失值，你可以使用 `gsub()` 函数或者 `na_if()` 函数进行清洗，例如：

GZL_12$GZL <- gsub(",", "", GZL_12$GZL)  # 将数字中的逗号替换为空格
GZL_12$GZL <- na_if(GZL_12$GZL, "")     # 将空字符串替换为缺失值

这个代码会将 `GZL` 列中的逗号替换为空格，然后将空字符串替换为缺失值。然后你可以再次尝试运行 `GZL_12 <- GZL_12 %>%
mutate(GZL = as.numeric(GZL))` 代码，看看是否可以成功将 `GZL` 列转换为数值型。

相关问题

Error in `mutate()`: ℹ In argument: `data = lapply(...)`. Caused by error in `FUN()`: ! 'list' object cannot be coerced to type 'double'

这个错误通常是由于在使用dplyr包中的mutate()函数时，将列表作为参数传递而不是数据框。这可能是由于使用lapply()函数而不是do.call()函数导致的。lapply()函数返回一个列表，而mutate()函数需要一个数据框作为参数。因此，您可以尝试使用do.call()函数来解决这个问题。下面是一个例子：

# 创建一个数据框
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6))

# 使用lapply()函数创建一个新列
new_col <- lapply(df, sum)

# 将新列添加到数据框中
df <- mutate(df, z = do.call(cbind, new_col))

# 输出结果
df

Error in `summarise()`: ℹ In argument: `total_GZL = sum(GZL)`. ℹ In group 1: `username = "何洪顷 "`. Caused by error in `FUN()`: ! only defined on a data frame with all numeric-alike variables Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误提示表明，在对 `GZL` 列进行汇总计算时，出现了数据类型不匹配的问题。`sum()` 函数只能用于数值型变量，而不能用于其他类型的变量，例如字符型变量或数据框类型的变量。你可以使用 `class()` 函数检查一下 `GZL` 列的数据类型，例如：

class(GZL_12$GZL)

如果发现数据类型不是数值型，你需要对数据进行清洗或转换，使其符合 `sum()` 函数的要求。可能需要检查一下数据中是否有缺失值或者非法字符，或者尝试使用 `as.numeric()` 函数将数据转换为数值型。另外，还可以使用 `mutate()` 函数将 `GZL` 列转换为数值型，例如：

GZL_12 <- GZL_12 %>%
  mutate(GZL = as.numeric(GZL))

这个代码会将 `GZL` 列中的数据转换为数值型，并将结果保存回 `GZL_12` 数据集中。然后你可以再次尝试运行 `GZL_sum <- GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL))` 代码，看看是否仍然会出现错误。