怎么查询R的“Chinese.proficiency.levels”、“Request.contexts”、“Direct.strategy.filled.pause.frequency”、“Conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency”、“Non.conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency“列索引

要查询R中数据框的列索引，可以使用`colnames()`函数。例如，如果要查询名为`data`的数据框中的列索引，可以使用以下代码：

colnames(data)

然后你可以在输出结果中查找`Chinese.proficiency.levels`、`Request.contexts`、`Direct.strategy.filled.pause.frequency`、`Conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency`和`Non.conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency`这些列的索引。如果你已经知道这些列的名称，也可以直接使用以下代码来选取它们：

data[, c("Chinese.proficiency.levels", "Request.contexts", "Direct.strategy.filled.pause.frequency", "Conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency", "Non.conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency")]

相关问题

怎么查询R的“Chinese.proficiency.levels”、“Request.contexts”列索引

### 回答1：
要查询R数据框中的列索引，可以使用`which()`函数。例如，如果你的数据框名为`df`，你可以使用以下命令来查找“Chinese.proficiency.levels”和“Request.contexts”列的索引：

which(colnames(df) %in% c("Chinese.proficiency.levels", "Request.contexts"))

这将返回一个包含两个元素的向量，分别是这两列的索引。

### 回答2：
要查询R中的"Chinese.proficiency.levels"列索引，您可以使用以下代码：

# 查找"Chinese.proficiency.levels"列在数据框DataFrame中的索引
index <- match("Chinese.proficiency.levels", colnames(DataFrame))

请确保将"DataFrame"替换为您要查询的数据框的名称。

要查询R中的"Request.contexts"列索引，您可以使用以下代码：

# 查找"Request.contexts"列在数据框DataFrame中的索引
index <- match("Request.contexts", colnames(DataFrame))

同样，请将"DataFrame"替换为您要查询的数据框的名称。这样，您将获得"Chinese.proficiency.levels"和"Request.contexts"列的索引值。

### 回答3：
要查询R的“Chinese.proficiency.levels”和“Request.contexts”列索引，可以使用以下方法：

1. 使用names()函数查询列索引：可以使用names()函数查看数据框或数据集的列名列表。例如，如果你的数据框名为df，你可以使用names(df)来获取所有列名的向量。然后，你可以搜索向量以找到包含"Chinese.proficiency.levels"和"Request.contexts"的列名。

2. 使用which()函数查询列索引：可以使用which()函数在向量中查找值的位置。例如，如果你有一个列名向量names_vec，并且你想要查询"Chinese.proficiency.levels"和"Request.contexts"的索引，你可以使用which(names_vec == "Chinese.proficiency.levels")来获取"Chinese.proficiency.levels"的索引。同样，你可以使用which(names_vec == "Request.contexts")来获取"Request.contexts"的索引。

以下是一个使用示例：

# 创建一个名为df的数据框
df <- data.frame(Chinese.proficiency.levels = c("初级", "中级", "高级"),
Request.contexts = c("工作", "学术", "社交"),
Score = c(80, 90, 95))

# 使用names()函数获取列名向量
col_names <- names(df)

# 使用which()函数查询列索引
index_chinese <- which(col_names == "Chinese.proficiency.levels")
index_request <- which(col_names == "Request.contexts")

# 打印列索引
print(index_chinese)
print(index_request)

运行以上代码会输出：
[1] 1
[1] 2

这表示"Chinese.proficiency.levels"列的索引为1，"Request.contexts"列的索引为2。

> library(lme4) > library(MASS) > > # 更改此行以使用您的数据框变量 > data <- data > > # 处理你的自变量 "汉语水平"、"请求情景" > data$Chinese_level <- as.factor(data$Chinese.proficiency.levels) > data$Request_scenario <- as.factor(data$Request.contexts) > > # 分别对各种策略类型处理泊松分布检验和 GLMM 模型 > strategy_types <- c("Direct", "Conventionally.indirect", "Non.conventionally.indirect") > > for (strategy_type in strategy_types) { + # 提取策略类型所对应的无声停顿频次 + filled_pause_frequency_name <- paste(strategy_type, "strategy.filled.pause.frequency", sep = ".") + Filled.pause.frequency <- data[, filled.pause.frequency.name] + + # 泊松分布检验 + poisson_test <- fitdistr(Filled.pause.frequency, "Poisson") + + # 输出泊松分布检验结果 + cat("Poisson test for", filled.pause.frequency.name, ":\n") + print(poisson_test) + + # 构建GLMM模型 + glmm_formula <- as.formula(paste(colnames(data)[colnames(data) == filled_pause_frequency_name], "~ Chinese.proficiency.levels * Request.contexts + (1|speakers)")) + glmm_model <- glmer(glmm_formula, data = data, family = poisson(link = "log")) + + # 输出GLMM模型结果 + cat("GLMM model for", filled.pause.frequency.name, ":\n") + print(summary(glmm_model)) + } Error: object 'filled.pause.frequency.name' not found

这个错误是因为在循环中，您定义了一个变量 `filled_pause_frequency_name`，但在代码中使用时将其写成了 `filled.pause.frequency.name`，因此R无法找到该变量。您需要将 `filled.pause.frequency.name` 更正为 `filled_pause_frequency_name`。