如何使用子集从R中的数据集中仅获取前xx个观测值？

如果我有一个包含4137个观测值的数据集，我想在hsperc和sat上只使用前2070个观测值进行colga回归，我该怎么做

我试过这样的方法：

# loading data
GPA2 <- read.table("GPA2.raw", header=TRUE, na.strings=".")

# fitting model 
mfit1 <- lm( formula = colgpa ~ hsperc + sat, data=GPA2, subset=(rownum<2071) )

#加载数据
GPA2一个简单、可重复的示例：

dat = data.frame(A = runif(100), B = runif(100))
lm(A~B, dat)

这失败了，正如您发现的：

> lm(A~B, dat, subset = (rownum < 50))
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'rownum' not found


或在分析之前执行子集操作：

dat_subset = dat[1:2070,]
lm(A~B, dat_subset)


正如评论者所提到的，选择方案2可能是最好的。
一个简单、可重复的例子：

dat = data.frame(A = runif(100), B = runif(100))
lm(A~B, dat)

这失败了，正如您发现的：

> lm(A~B, dat, subset = (rownum < 50))
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'rownum' not found


或在分析之前执行子集操作：

dat_subset = dat[1:2070,]
lm(A~B, dat_subset)


正如评论者所提到的，选择选项2可能是最好的。
您可以使用
data=GPA2[1:2070，]
并省略
子集
参数。我同意上述观点。如果可能，最好避免使用子集。在哈德利的在线资料中，他提供了一些例子和解释。你可以使用
data=GPA2[1:2070，]
省去
子集
参数。我同意上述观点。如果可能，最好避免使用子集。在哈德利的在线资料中，他有关于为什么的例子和解释。哇，感谢所有的答案！我会尽量利用你的建议！！我不明白使用子集有什么“危险”？使用
head（dat，2070）
将是另一个好的解决方案。稍后，如果要使用的行数是一个变量，
head（dat，x）
将在
x>nrow（dat）
时执行“正确”操作：它将返回完整的
dat
，而
dat[1:x，]
将出错。。。。或者更确切地说，它会用
NA
s（另一个糟糕的结果）填充
dat
的底部。为什么子集是危险的，在本文中有详细的解释，并在本Wow中进行了总结，感谢所有的答案！我会尽量利用你的建议！！我不明白使用子集有什么“危险”？使用
head（dat，2070）
将是另一个好的解决方案。稍后，如果要使用的行数是一个变量，
head（dat，x）
将在
x>nrow（dat）
时执行“正确”操作：它将返回完整的
dat
，而
dat[1:x，]
将出错。。。。或者更确切地说，它将用
NA
s（另一个坏结果）填充
dat
的底部。本文详细解释了子集危险的原因，并对其进行了总结