R语言数值列调用rowSums报'x' must be numeric错误排查

这个报错是sf空间对象和普通data.frame的子集规则差异导致的，和选中的4个列本身的类型无关：

• 普通data.frame执行df[,19:22]时，只会返回选中的4列；但sf对象的[索引方法默认会强制保留sfc格式的空间几何列，无论你选的属性列是否包含几何列，返回结果都会自动带上这个列。
• sfc几何列是存储空间坐标、拓扑信息的列表类型列，不属于数值类型。你传给rowSums()的对象实际包含「4个整数类型的目标列 + 1个列表类型的几何列」，函数碰到非数值列时就会抛出'x' must be numeric的错误。
• 你通过str(STTH)查看原对象的19-22列确实都是int类型，但没有检查索引后传给rowSums()的子对象结构，因此忽略了多出来的非数值几何列。

以下方案均可直接运行，按稳妥度排序：

• 方案1（最推荐）：计算前先用st_drop_geometry()剥离几何列，把sf对象转成普通data.frame再计算，完全避开sf特殊子集规则的影响。如果代码需要长期复用，优先用列名代替列位置索引，避免后续列顺序变动导致计算错误：

# 用列位置索引
STTH$projectsum <- rowSums(
  st_drop_geometry(STTH)[,19:22], 
  na.rm = TRUE
)

# 更稳妥的列名索引写法
STTH$projectsum <- rowSums(
  st_drop_geometry(STTH)[,c("base_ST_funding", "base_stlandowner_funding", "base__section6", "base_partners")],
  na.rm = TRUE
)

• 方案2：用dplyr语法选列计算，dplyr行内运算不会自动携带几何列参与计算：

library(dplyr)
STTH <- STTH %>%
  mutate(
    projectsum = rowSums(pick(19:22), na.rm = TRUE)
  )

• 方案3：索引列时显式声明丢弃几何列，该参数为sf对象[方法独有：

STTH$projectsum <- rowSums(
  STTH[,19:22, drop = TRUE], 
  na.rm = TRUE
)

排错提示：如果不确定子集返回的列是否符合预期，可以在计算前执行colnames(STTH[,19:22])，就能看到返回结果里确实包含几何列，和普通data.frame的索引结果对比可以直观看出规则差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryan Gary