Question

我对R很陌生，所以这似乎是一个非常简单的问题。但是我不知道具体要搜索什么，因为我真的不知道导致问题的原因。下面提到的两个CSV文件都以相同的方式格式化，这就是我不知道导致问题的原因。但是，返回下面提到的错误的CSV包含的行数比另一行多得多。

我有一个我想要运行线性模型的数据集（R中的lm）。我使用R：

中的代码从CSV将其导入R中

rawData = read.csv（“dataset.csv”，header = T）

当我们通过以下方式请求输出十个顶行时：

> head(rawData, 10)
   ï..x   y
1     1 0.0
2     2 0.0
3     3 0.0
4     4 0.0
5     5 0.0
6     6 0.5
7     7 0.0
8     8 0.0
9     9 0.1
10   10 0.0

从上面的输出中我们看到顶行显示如下：

ï..x   y

在最后一个上运行线性模型会返回错误消息：

simple.fit = lm(x~y, data=dataset)
summary(simple.fit)

返回的错误消息是：

Error in eval(predvars, data, env) : object 'x' not found

如何解决这个问题？

我们可以在下面看到R中输入另一个CSV文件（我刚刚用于测试线性回归）的输出，输出结果如下：

> rawData=read.csv("testing.csv", header=T)
> head(rawData, 10)
             x          y
1  82.58321982 134.907414
2  73.92246618 134.085180
3  34.88744536         NA
4  61.83998269 114.530638
5  16.77594025  31.376437
6   0.01673734   8.764634
7  44.45764646  73.285341
8  10.34490930  18.859865
9  42.76713229  72.946609
10 20.85663802  28.637286

在这里，我们看到顶行只是：

x          y

在最后一个上运行线性模型不会返回任何错误消息并提供输出 simple.fit = lm（x~y，data = testing）摘要（simple.fit）

Answer 1

在这种情况下，您可以尝试使用库clean_names()中的janitor。

R：eval中的错误（predvars，data，env）：找不到对象'x'

1 个答案: