没有适用于“mutate_”的方法应用于类“c”（'integer'，'numeric'）的对象

Question

我的总体目标是使用随机森林对图像进行分类。数据框包含训练数据;其中'landcover'包含0,1和2类。我试图通过使用dplyr transmute（）方法将所有2改为0来减少类的数量。除了关键的最后一行 - GP_training1 <- transmute(GP_data$landcover, landcover = ifelse(landcover==1,1,0))之外，整个代码都有效。当我运行这个时，我得到错误：没有适用于'mutate_'的方法应用于类“c（'integer'，'numeric'）”的对象。任何想法为什么会这样？相关代码粘贴在下面。

#import raster and shapefile; each color band is overlayed on top of 
eachother w coordinate system underneath
GP_1_4 <- brick("Downloads/Landsat Mosaics/GP_1-4.tif")
names(GP_1_4) <- c("Red","Green","SWIR")
GP_1_4 <- subset(GP_1_4, order(c(3, 2, 1)))
plotRGB(GP_1_4,stretch="lin")

#import shapefile of training points
GP_training < readOGR("Downloads/GP_716_shapefile3/GP_716_training3.shp", layer="GP_716_training3")
list.files("GP_716_shapefile3")

#extract points from raster 
dataSet <- as.data.frame(extract(GP_1_4, GP_training))

#and put in same dataframe as training data
GP_training$data = data.frame(GP_training$data, dataSet[match(rownames(GP_training$data), rownames(dataSet)),])
GP_training$data = GP_training$data[complete.cases(GP_training$data),]

#make a new dataframe, identical to GP_training, except the 2's are changed to 0's
GP_training1 <- GP_training
GP_data <- GP_training1$data
GP_training1 <- transmute(GP_data$landcover, landcover = ifelse(landcover==1,1,0))

新编辑：使用函数isS4（），我发现GP_training是一个S4对象。同时，R文档说transmute（）的“所有主要动词都是S3泛型”。我对S3和S4不太熟悉，但这可能是错误发生的地方吗？

Answer 1

dplyr::transmute只能在data.frame上使用，但你给它一个向量：GP_data$landcover。你应该给它data.frame并让它使用它。

这与您正在使用的代码不同，但它会执行您的评论所说的内容：

library(dplyr)

GP_training1 <- GP_training %>%                   # Create a new data.frame from GP_training
    mutate(landcover = ifelse(landcover==1,1,0))  # Change the value of `landcover` to 
                                                  #  either 1 or 0 based on its current value

使用mutate而不是transmute，因为mutate在退出变量时添加/更改变量。 transmute只保留您创建的变量