用R

我正在为R做一个家庭作业项目，我有一个CSV文件需要导入，所以需要进行一些分析并创建散点图和线性回归

在某一点上，我的代码有一个错误，我不确定为什么或在哪里，我认为它可能在这一行：

x <- c("Name", "Washington")

CTD <- subset (Current_Data, grepl(paste(x, collapse = "|"), Current_Data$V1))

这里的问题是它没有减少年份，所以当我使用“t（）”函数（C_D_t）将行转换为列时

我明白了：

库图德 54
V1“华盛顿” V2“6742902”
V3“6821655”
V4“6892876”
V5“6962906”
V6“7052439”
V7“7163543”
V8“7294680”
V9“7425432”
V10“7535591”

由于我失去了这些年，Colnames不起作用，给了我以下错误：

colnames（C_T_D）T（）函数正在创建维度大于2的矩阵。错误是，您只给矩阵指定了两个列名，但矩阵数组需要两个以上的列名

您这样做有什么原因吗？如果没有，则以下操作可能有效：

Current_Data <- read.csv("nst-est2018-alldata.csv", header=T,stringsAsFactors=FALSE)

head(Current_Data)

x <- c("Name", "Washington")

CTD <- subset(Current_Data, grepl(paste(x, collapse = "|"), Current_Data$NAME))

CTD

# the data are in wide format, but you seem to want them in long format
C_T_D <- stack(CTD)[-1,]

C_T_D

# looks like our columns are switched
C_T_D2 <- C_T_D[,c(2,1)]

colnames(C_T_D2) <- c("Year","Population")

#to make the data easier to work with
C_T_D2$Year <- as.numeric(str_extract_all(C_T_D2$Year, "[0-9]+"))
C_T_D2$Population <- as.numeric(C_T_D2$Population)

---

Current_Data您是否有数据链接以使您的问题重现？或者，您能否展示数据的外观，以便我们更好地了解问题？然后我下载了NST-EST2018-alldata.csv。我对csv文件做了一些编辑，删除了不需要的额外信息，删除了A到D、F和G列（原始列）然后是2018年POP估算后的所有数据。这是当前_数据的样本输出：V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 NAME 2010 2011 2012 2013 2015 2017 2018 2美国309326085 311580009 313874218 316057727 318386421 320742673 323071342 325147121 327167434 . . . 7阿拉巴马州4785448 4798834 4815564 4830460 4842481 4853160 4864745 4875120 4887871现在，我正在尝试处理华盛顿的数据，但我无法在注释中粘贴那么多内容对上述代码进行一些更新。让我知道这是否有效。祝你好运CTD在行中，而不是列中，CTD应该在第1行中有年份和人口est。在第二排。t（）是将它们放入到列中，所以我在第1列和第est列中有几年的时间。列中2@DaveT您请求的dput产生此错误：>dput（head（当前_数据[，c（“名称”，“华盛顿”）]），20）在
[.Data.frame
（当前_数据，c（“名称”，“华盛顿”））中出错：选择了未定义的列
    V1      V2      V3      V4      V5      V6      V7      V8      V9     V10
54 Washington 6742902 6821655 6892876 6962906 7052439 7163543 7294680 7425432 7535591

Current_Data <- read.csv("nst-est2018-alldata.csv", header=T,stringsAsFactors=FALSE)

head(Current_Data)

x <- c("Name", "Washington")

CTD <- subset(Current_Data, grepl(paste(x, collapse = "|"), Current_Data$NAME))

CTD

# the data are in wide format, but you seem to want them in long format
C_T_D <- stack(CTD)[-1,]

C_T_D

# looks like our columns are switched
C_T_D2 <- C_T_D[,c(2,1)]

colnames(C_T_D2) <- c("Year","Population")

#to make the data easier to work with
C_T_D2$Year <- as.numeric(str_extract_all(C_T_D2$Year, "[0-9]+"))
C_T_D2$Population <- as.numeric(C_T_D2$Population)