object[seq_len(ile)]中出错：'symbol‘类型的对象不可子集

Question

我正在尝试使用render语句将rmd文件转换为pdf。

render("MiningReport.Rmd", "pdf_document",output_dir = "C:/ProjectSocial/Reports/Twitter/Maybelline")

我收到如下错误

Quitting from lines 109-113 (MiningReport.Rmd) 
Error in object[seq_len(ile)] : 
  object of type 'symbol' is not subsettable

这对我来说看起来非常奇怪，因为当我编织Rmd文件时，就没有这样的错误，并且成功地生成了pdf报告，而当我尝试使用render语句执行同样的操作时，它给出了错误。有谁能解释一下发生了什么事吗？下面是错误潜入的代码块

```{r assoc ,echo=F,message=FALSE}

库(Tm)

findAssocs(myTdm，df$term1 1:10，0.5)

当我删除上面的代码块时，下一块代码也会发生同样的错误。下面是我的Rmd文件。我正在读取存储在指定目录中的文件中的推文。

```{r computedate,echo = FALSE}

date1 <-格式(Sys.Date()- 7，“%B%d”)

格式<- date2 (Sys.Date()- 1，“%B%d，%Y")

# This report has been created on twitter data from `r date1` to `r date2`.
# Analysis of Tweets
## Below we can see the most frequent words.

```{r frequent,echo=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,cache=TRUE}

setwd("C:/ProjectSocial/Data/TwitterData/Maybelline")

库(Devtools)

库(TwitteR)

库(Tm)

库(Ggplot2)

库(图)

库(Rgraphviz)

库(Wordcloud)

库(Topicmodel)

库(data.table)

库(Fpc)

库(字形)

库(Xlsx)

库(字符串)

tweets.df<-data.frame(text=character()，favorited=character()，favoriteCount=numeric()，replyToSN=character()，

            created=as.POSIXct(character()),truncated=character(),replyToSID=character(),id=character(),replyToUID=character(),statusSource=character(),screenName=character(),retweetCount=numeric(),

isRetweet=character()、retweeted=character()、longitude=character()、latitude=character()、stringsAsFactors =F)

i<-1

while(i<=7){

由于<-Sys.Date()-i

文件<-read.xlsx2(file=paste(“美宝莲”，自，".xlsx"，sep="")，1，colClasses =c(代表(“字符”，2)，

"numeric"，"character"，"POSIXct"，rep("character",6)，"numeric"，rep("character",4))，stringsAsFactors=F)

<-rbind(tweets.df，文件)

i<-i+1

}

j<-1

HashTagsList<-c()

标签<-#\S+_extract_all(tweets.df$text，“str”)

%c中的哈希标签<-HashTags！character%(“character(0)”)

while (j<=length(HashTags)){

HashTagsList<-c(HashTagsList，HashTags[j])

j<-j+1

}

哈希标签列表<- gsub("#"，""，HashTagsList)

哈希标签列表<-unique(HashTagsList)

哈希标签列表<-gsub(“[^：alnum：]"，""，HashTagsList)

k<-1

HandleTagsList<-c()

句柄标记<-str_extract_all(tweets.df$text，"@\S+")

%c中的HandleTags<-HandleTags！character%(“HandleTags(0)”)

while (k<=length(HandleTags)){

句柄标记列表<-c(HandleTagsList，HandleTags[k])

k<-k+1

}

句柄标记列表<- gsub("@"，""，HandleTagsList)

句柄标记列表<-唯一(HandleTagsList)

句柄标记列表<-gsub(“[^：alnum：]"，""，HandleTagsList)

Tweets.df$text$tweets.df$text<-gsub(“tweets.df”，""，tweets.tweets.df)

Tweets.df$text$tweets.df$text<-gsub(“tweets.df”，""，tweets.tweets.df)

Tweets.df<-子集(tweets.df，isRetweet=="FALSE")

Tweets.df$text<-gsub("[^:alpha：]"，“"，Tweets.df$text)

Tweets.df$text<-tolower(Tweets.df$text)

myCorpus <语料库(VectorSource(Tweets.df$text))

myStopwords<-c(stopwords(“英语”)，“美宝莲”，"https"，“点赞”，“带来”，"make"，“思想”，“请”，“也许”，

           "know","just","want","wearing","really","last","better","best","first")

我的语料库<-tm_map(myCorpus，removeWords，myStopwords)

我的语料库<-tm_map(myCorpus，removeWords，HashTagsList)

我的语料库<-tm_map(myCorpus，removeWords，HandleTagsList)

myCorpus <- tm_map(myCorpus，PlainTextDocument)

myTdm<-TermDocumentMatrix(myCorpus，control=list(wordLengths=c(4，13)

频率术语<- findFreqTerms(myTdm，lowfreq=20)

termFrequency <- rowSums(as.matrix(myTdm))

termFrequency <-子集(termFrequency，termFrequency>=20)

df <- data.frame(term=names(termFrequency)，freq=termFrequency，stringsAsFactors = F)

df <- dforder(-df$freq)，

行名(Df) <- NULL

打印(head(df，50)，row.names = FALSE)

df<-head(df,40)

ggplot(df，aes(x=term，y=freq)) + geom_bar(stat="identity") + xlab("Terms") +ylab(“stat=”) +coord_flip()

## Below we can find all the words which are associated with the top 10 most frequent words and having correlation > 0.5.

```{r assoc ,echo=F,message=FALSE}

库(Tm)

findAssocs(myTdm，df$term1 1:10，0.5)

感谢任何帮助，谢谢

Answer 1

因为我使用的是echo=F而不是echo=FALSE，所以出现了错误。F或T被认为是符号，因此产生了问题。这就是为什么F(或T)是一个符号(请参阅?is.symbol了解符号是什么)：

> str(alist(warning = F)) 
List of 1 $ warning: symbol F > str(alist(warning = FALSE)) List of 1 $ warning: logi FALSE