Fehler: unerwartete ‚}‘ in „}“

Question

Mein Code ist wie folgt,

`FARS = read.csv("C:\\Users\\rb138\\Desktop\\FARS.csv", header = T, sep = ",", na.strings=c(""," ","NA-code","NA")) 


Preprocessing = process() { 

    FARS$X = NULL 
    library(caTools) 
    is.na(FARS) <- FARS == "NULL" 
    miss<-function(x) 
    { 
    return(sum(is.na(x)/length(x)*100)) 
    } 
    apply(FARS,2,FUN = miss) 
    Mode <- function (x, na.rm) { 
    xtab <- table(x) 
    xmode <- names(which(xtab == max(xtab))) 
    if (length(xmode) > 1) xmode <- ">1 mode" 
    return(xmode) 
    } 
    for (var in 1:ncol(FARS)) { 
    if (class(FARS[,var])=="numeric") { 
     FARS[is.na(FARS[,var]),var] <- mean(FARS[,var], na.rm = TRUE) 
    } else if (class(FARS[,var]) %in% c("character", "factor")) { 
     FARS[is.na(FARS[,var]),var] <- Mode(FARS[,var], na.rm = TRUE) 
    } 
    } 
    set.seed(45) 
    split = sample.split(FARS$airbagDeploy, SplitRatio = 0.70) 
    Train1 = subset(FARS, split == TRUE) 
    Test1 = subset(FARS, split == FALSE) 

    }` 

Wenn es außerhalb des Objekts ist passiert sie keinen Fehler werfen. Aber wenn ich es innerhalb der Funktion leite seine wirft die folgende Ausnahme:

Error: unexpected '}' in " }"

Auch wenn ich versuche, das Objekt in einer RDS-Datei zu speichern, Code wie folgt:

saveRDS(Preprocessing, file = "preprocessing_script.rds")

seine wirft die folgende Ausnahme:

Error in saveRDS(Preprocessing, file = "preprocessing_script.rds") : object 'Preprocessing' not found

Der dafür verwendete Datensatz ist FARS.csv aus dem Paket "gamclass" in R. Falls jemand den Datensatz benötigt, bitte wie in Ihren Kommentaren.

Vielen Dank im Voraus.

Answer 1

Versuchen Sie Ihren Code wie folgt mit separater Funktion ändern:

FARS = read.csv("C:\\Users\\rb138\\Desktop\\FARS.csv", header = T, sep = ",", na.strings=c(""," ","NA-code","NA")) 


Preprocessing = function(FARS) { 

    FARS$X = NULL 
    library(caTools) 
    is.na(FARS) <- FARS == "NULL" 
    miss<-function(x) 
    { 
    return(sum(is.na(x)/length(x)*100)) 
    } 
    apply(FARS,2,FUN = miss) 
    Mode <- function (x, na.rm) { 
    xtab <- table(x) 
    xmode <- names(which(xtab == max(xtab))) 
    if (length(xmode) > 1) xmode <- ">1 mode" 
    return(xmode) 
    } 
    for (var in 1:ncol(FARS)) { 
    if (class(FARS[,var])=="numeric") { 
     FARS[is.na(FARS[,var]),var] <- mean(FARS[,var], na.rm = TRUE) 
    } else if (class(FARS[,var]) %in% c("character", "factor")) { 
     FARS[is.na(FARS[,var]),var] <- Mode(FARS[,var], na.rm = TRUE) 
    } 
    } 
    set.seed(45) 
    split = sample.split(FARS$airbagDeploy, SplitRatio = 0.70) 
    Train1 = subset(FARS, split == TRUE) 
    Test1 = subset(FARS, split == FALSE) 

    } 

Preprocessing(FARS) 

Lassen Sie mich wissen, ob es funktioniert!