R使用subset筛选列时报错：double转integer精度丢失怎么解决？

错误原因 #

你提前计算的POS、NEG、OPT等子量表得分是存储在全局环境的独立向量，没有被添加到原始数据框data的列中。subset()的select参数会优先读取数据框内的列名，找不到对应列时就会把你写的POS等变量当成数值下标去索引列，你的子量表得分是double类型，R尝试转换为整数下标时丢失精度，因此触发报错。

解决方案 #

方案1：先将子量表写入原数据框再筛选 #

先把所有计算好的子量表赋值为data的新列，再执行subset操作：

# 将子量表得分写入原数据框
data$POS <-  rowMeans(data[,c("PANAS1", "PANAS3", "PANAS4","PANAS6", "PANAS10", "PANAS11", "PANAS13","PANAS15", "PANAS17", "PANAS18")])
data$NEG <-  rowMeans(data[,c("PANAS2", "PANAS5", "PANAS7","PANAS8", "PANAS9", "PANAS12",  "PANAS14","PANAS16","PANAS19", "PANAS20")])
data$OPT <- rowSums(data[,c("OPT1","OPT2","OPT3")])
# 其余需要用到的子量表（SELBSTW、LZ等）都按照相同逻辑赋值到data的列中

# 执行列筛选
dat <- subset(data, select = c(CODE, GRUPPE, ZEITPUNKT, POS, NEG,
  SELBSTW, LZ, ERFOLG , MISSERFOLG , OPT , CES, RISK, CESPSYCH
  ,CESSOMAT, HERAUS, SHAME, SELF ))

方案2：直接构造新数据框（不修改原数据） #

不需要调用subset，直接将需要的列拼接为新数据框：

dat <- data.frame(
  CODE = data$CODE,
  GRUPPE = data$GRUPPE,
  ZEITPUNKT = data$ZEITPUNKT,
  POS = POS,
  NEG = NEG,
  OPT = OPT,
  SELBSTW = data$SELBSTW,
  LZ = data$LZ,
  ERFOLG = data$ERFOLG,
  MISSERFOLG = data$MISSERFOLG,
  CES = data$CES,
  RISK = data$RISK,
  CESPSYCH = data$CESPSYCH,
  CESSOMAT = data$CESSOMAT,
  HERAUS = data$HERAUS,
  SHAME = data$SHAME,
  SELF = data$SELF
)

注意事项 #

subset的select参数只能识别目标数据框内存在的列名，不能直接传入全局环境中的独立向量作为列名参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Janine