R语言如何修复：dim(X) must have a positive length

在这篇文章中，我们重点讨论如何在R编程语言中修复 “dim(X)必须有正长度 “的错误。

dim(X)必须有一个正的长度。

这是由R编译器抛出的一种错误。R编译器产生的错误形式为。

apply(dataframe$column_header1, numeric_value, mean) 中的错误。

dim(X)必须有一个正的长度

当我们使用apply()函数为数据框架的某一列计算一些数值，但不是数据框架，而是传递一个矢量作为参数时，R编译器会产生这样的错误。

当这个错误可能发生时

首先，让我们创建一个有三列的数据框。

例子

# Create a data frame
dataframe <- data.frame(score=c(91, 92, 87, 80, 79),
                 marks=c(97, 90, 81, 88, 89),
                 performance=c(80, 97, 86, 57, 88))
 
# Print data frame
dataframe

输出

现在考虑我们要用apply()函数来计算 “mark “列的平均值。

例子

在这个例子中，R编译器产生了这个错误，因为apply()函数只能应用于数据框或矩阵，但这里我们是在一个特定的列上使用它。

# Create a data frame
dataframe <- data.frame(score=c(91, 92, 87, 80, 79),
                 marks=c(97, 90, 81, 88, 89),
                 performance=c(80, 97, 86, 57, 88))
 
 
# Try to calculate mean of 'points' column
apply(dataframe$marks, 2, mean)

输出

如何解决这个错误

我们可以通过简单地将数据框的名称传递给apply()函数而不是传递一个特定的列来解决这个错误。

例子

这个例子编译成功。输出表示每一列的平均值。为了计算所选列的平均值，我们可以在apply()函数中明确指定列的名称。

# Create a data frame
dataframe <- data.frame(score=c(91, 92, 87, 80, 79),
                 marks=c(97, 90, 81, 88, 89),
                 performance=c(80, 97, 86, 57, 88))
 
# Try to calculate mean of 'points' column
apply(dataframe, 2, mean)

输出

输出

例子

在这个例子中，如果我们想确定单列的平均数，那么我们可以使用R中的mean()函数而不是apply()函数。

# Create a data frame
dataframe <- data.frame(score=c(91, 92, 87, 80, 79),
                 marks=c(97, 90, 81, 88, 89),
                 performance=c(80, 97, 86, 57, 88))
 
# Compute the mean of 'score' and 'marks'
# columns of the data frame
apply(dataframe[c('score', 'marks')], 2, mean)

输出

输出

例子

假设我们想计算 “业绩 “栏的平均值。

# Create a data frame
dataframe <- data.frame(score=c(91, 92, 87, 80, 79),
                 marks=c(97, 90, 81, 88, 89),
                 performance=c(80, 97, 86, 57, 88))
 
# Compute the mean of 'performance' column
mean(dataframe$performance)

输出

输出

例2

在这个例子中，我们将创建一个数据框架，并找到每一列的乘积

print("GeeksforGeeks")
# Create a data frame
dataframe <- data.frame(A=c(5, 6, 7, 5, 6, 9),B= c(6, 4, 3, 4, 2, 6),C= c(1, 2, 3, 7, 8, 9)
)
 
#creating a product function
product = function(x, output){
 
# accessing elements from first column
A = x[1]
 
# accessing elements from second column
B=x[2]
 
# accessing elements from third column
C= x[3]
 
# return product
return(A*B*C)
}
 
cbind(dataframe,product = apply(dataframe$B,1,product))

输出

现在，让我们试着修复它。

print("GeeksforGeeks")
# Create a data frame
dataframe <- data.frame(A=c(5, 6, 7, 5, 6, 9),B= c(6, 4, 3, 4, 2, 6),C= c(1, 2, 3, 7, 8, 9)
)
 
#creating a product function
product = function(x, output){
 
# accessing elements from first column
A = x[1]
 
# accessing elements from second column
B=x[2]
 
# accessing elements from third column
C= x[3]
 
# return product
return(A*B*C)
}
 
cbind(dataframe,product = apply(dataframe,1,product))

输出