numvar=c("or" ,"or_lci95","or_uci95") > dt[,c(numvar)]<-lapply(dt[,numvar],as.numeric) Error in dt[, numvar] : object of type 'closure' is not subsettable
时间: 2024-03-04 12:54:14 浏览: 19
这个错误提示可能是因为 `dt` 不是一个数据框或数据表,而是一个函数。请检查一下你是否已经定义了 `dt` 这个函数,如果是的话,你需要将其重命名或删除,避免与数据框同名。如果 `dt` 已经是一个数据框或数据表,请检查一下数据框中是否存在 `numvar` 中列名的拼写错误或数据类型不正确的列,可以使用 `names(dt)` 和 `str(dt)` 函数查看数据框的列名和数据类型。
相关问题
numvar=c("or" ,"or_lci95","or_uci95") dt[,c(numvar)]<-lapply(dt[,numvar],as.numeric)
根据你提供的代码,我猜测你的数据框 `dt` 中的变量 `or`、`or_lci95` 和 `or_uci95` 都是字符型变量,你想将它们转换为数值型变量。你使用了 `lapply` 函数和 `as.numeric` 函数来实现这个目的,但是出现了错误。
根据错误信息,似乎你在 `dt[,numvar]` 中的 `numvar` 被解释为一个函数,所以出现了 `object of type 'closure' is not subsettable` 的错误。这是因为在 R 中,函数也是一种对象,而函数对象也被称为闭包(closure)。
为了解决这个问题,你可以将 `numvar` 放在方括号中,例如 `dt[, numvar]`,以便将它作为变量名的向量传递给 `[` 运算符,然后对这些变量使用 `lapply` 和 `as.numeric` 函数。以下是你可以尝试的代码:
```
numvar <- c("or", "or_lci95", "or_uci95")
dt[, numvar] <- lapply(dt[, numvar], as.numeric)
```
如果你的数据框中有缺失值,你可能还需要考虑如何处理缺失值。例如,你可以使用 `na.strings` 参数来指定缺失值的字符表示。例如,如果你的缺失值用字符串 "NA" 表示,你可以使用以下代码:
```
numvar <- c("or", "or_lci95", "or_uci95")
dt[, numvar] <- lapply(dt[, numvar], function(x) as.numeric(as.character(x)), na.strings = "NA")
```
希望这可以帮助你解决问题。
numvar=c("or" ,"or_lci95","or_uci95") > dt[,numvar]<-lapply(dt[,numvar],as.numeric) Error in dt[, numvar] : object of type 'closure' is not subsettable
我注意到你在代码中使用了 `<-` 运算符来分配 `lapply` 的结果给 `dt[, numvar]`,但是你的错误信息表明 `dt[, numvar]` 被解释为一个闭包对象。这个错误通常是由于 `dt` 被错误地定义为一个函数或闭包对象而不是数据框引起的。
请确保在运行上面的代码之前,你已经正确地定义了 `dt` 数据框。如果你不确定 `dt` 是否是一个数据框,请使用 `class(dt)` 命令检查它的类别。如果 `dt` 不是数据框,你需要查找并纠正代码中的错误。
如果你已经确定了 `dt` 是一个数据框,那么你需要检查 `numvar` 是否包含正确的变量名称。你可以使用 `names(dt)` 命令来检查 `dt` 中的变量名称,确保它们与 `numvar` 中的变量名称匹配。
如果你已经确定了 `dt` 是一个数据框,并且 `numvar` 包含正确的变量名称,那么你可以尝试以下代码:
```
numvar <- c("or", "or_lci95", "or_uci95")
dt[, numvar] <- lapply(dt[, numvar], as.numeric)
```
这应该可以将 `dt` 中指定的变量转换为数值型变量。如果你的数据框中有缺失值,你可能还需要考虑如何处理缺失值。例如,你可以使用 `na.strings` 参数来指定缺失值的字符表示。例如,如果你的缺失值用字符串 "NA" 表示,你可以使用以下代码:
```
numvar <- c("or", "or_lci95", "or_uci95")
dt[, numvar] <- lapply(dt[, numvar], function(x) as.numeric(as.character(x)), na.strings = "NA")
```
希望这可以帮助你解决问题。