如何解决从更大的数据框中选择特定变量
我试图弄清楚为什么使用plyr select（）函数会出错。我有一个很大的电子表格，我将其导入R中，它对55个变量进行了7000次观察。我想获取对变量2、1、4、5和16的所有观察结果。一旦发现错误，该变量最终将增长。 数据进入R就很好了，我可以查看原始文件。然后，我创建一个新的数据框，然后重命名所需的变量。我已经验证到此为止，我的脚本可以正常工作。此时，我正在使用select（）函数创建一个新的数据帧，其中我的错误-找不到函数“ select”被返回。这是我的代码：
library(readr)
require(plyr)
AIS <- read_csv("AIS_Workforce_20201012.csv",na = "empty")
#View(AIS)
## Create the Salesforce Import File
## **Rename needed fields**
ais <- data.frame(AIS)
names(ais)[names(ais)=="Student.ID"] <- "Contact: StudentID"
names(ais)[names(ais)=="ChicagoID"] <- "Contact: ChicagoID"
names(ais)[names(ais)=="First.Name"] <- "Contact: First Name"
names(ais)[names(ais)=="Last.Name"] <- "Contact: Last Name"
names(ais)[names(ais)=="Email"] <- "Contact: Email"
## **Reorder fields**
aisnew <- select(ais,2,1,4,5,16)
虽然我肯定有使用所需的5个变量来获取新数据帧的更好方法，但我很感兴趣为什么无法识别select（）。
谢谢您的任何建议。
解决方法
select软件包中没有功能plyr。因此错误。也许您正在考虑使用dplyr软件包？
这里是mtcars数据的示例，因为我没有您的数据。
library(dplyr)
select(mtcars,1,3,4,6)
mpg disp hp wt
Mazda RX4 21.0 160.0 110 2.620
Mazda RX4 Wag 21.0 160.0 110 2.875
Datsun 710 22.8 108.0 93 2.320
Hornet 4 Drive 21.4 258.0 110 3.215
Hornet Sportabout 18.7 360.0 175 3.440
Valiant 18.1 225.0 105 3.460
Duster 360 14.3 360.0 245 3.570
Merc 240D 24.4 146.7 62 3.190
Merc 230 22.8 140.8 95 3.150
Merc 280 19.2 167.6 123 3.440
Merc 280C 17.8 167.6 123 3.440
Merc 450SE 16.4 275.8 180 4.070
Merc 450SL 17.3 275.8 180 3.730
Merc 450SLC 15.2 275.8 180 3.780
Cadillac Fleetwood 10.4 472.0 205 5.250
Lincoln Continental 10.4 460.0 215 5.424
Chrysler Imperial 14.7 440.0 230 5.345
Fiat 128 32.4 78.7 66 2.200
Honda Civic 30.4 75.7 52 1.615
Toyota Corolla 33.9 71.1 65 1.835
Toyota Corona 21.5 120.1 97 2.465
Dodge Challenger 15.5 318.0 150 3.520
AMC Javelin 15.2 304.0 150 3.435
Camaro Z28 13.3 350.0 245 3.840
Pontiac Firebird 19.2 400.0 175 3.845
Fiat X1-9 27.3 79.0 66 1.935
Porsche 914-2 26.0 120.3 91 2.140
Lotus Europa 30.4 95.1 113 1.513
Ford Pantera L 15.8 351.0 264 3.170
Ferrari Dino 19.7 145.0 175 2.770
Maserati Bora 15.0 301.0 335 3.570
Volvo 142E 21.4 121.0 109 2.780
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