问题的出现原因：在使用mlr包中的standardize feature函数时，需要对数据框的某些列进行操作，但是该函数只能接受列名作为参数，而不能接受列的位置作为参数。

解决方法：根据问题的描述，我们可以通过更改代码中的参数来实现对指定列的操作。具体来说，我们可以将代码中的mydf[c(1,2)]替换为mydf[variables]，其中variables代表了我们要操作的列名。这样就可以实现对特定列的操作了。

整理成一篇文章如下：

最近，在使用mlr包中的standardize feature函数时，我遇到了一个问题。这个函数非常优雅，可以帮助我们对数据进行标准化处理。但是，它只能接受列名作为参数，而不能接受列的位置作为参数。这对于我来说有些困扰，因为我需要对数据框的特定几列进行操作，而这几列的位置并不固定。

幸运的是，经过一番探索，我找到了解决方法。我发现，只需要将代码中的mydf[c(1,2)]替换为mydf[variables]，其中variables代表了我要操作的列名，就可以实现对特定列的操作了。这个更改非常简单，但却非常有效。

通过这个解决方法，我成功地解决了自己的问题。现在，我可以轻松地对数据框的指定列进行标准化处理了。这样，我可以更方便地进行后续的分析工作了。

总结起来，我们在使用mlr包中的standardize feature函数时，可能会遇到只能接受列名而不能接受列位置的问题。但是，通过将代码中的参数更改为我们要操作的列名，我们可以轻松地解决这个问题。这个解决方法非常简单，但却非常有效，可以帮助我们更方便地对数据进行处理。

希望这篇文章能对遇到相同问题的人们提供帮助！

文章标题：如何操作数据框的子集列

近期有用户遇到了一个问题，即在进行数据操作时，使用了[而不是[[，导致mean和sd函数无法正常工作，因为这两个函数期望的是一个向量而不是数据框。为了解决这个问题，我们可以使用[[来替代[。

具体的解决方法如下所示：

for (i in seq_along(variables)) {
  mydf[variables[i]] <-
    ((mydf[variables[i]] - mean(mydf[[variables[i]]], na.rm = TRUE)) / sd(mydf[[variables[i]]], na.rm = TRUE))
}

然而，我们也可以考虑使用scale函数来解决这个问题，详情请参考's answer'。

感谢用户的澄清。我同意使用scale函数是最直接的方法。

在处理数据框时，有时需要对其中的一部分列进行值的操作。然而，对于大型数据框来说，使用循环来逐列操作是一种低效的方法。因此，需要寻找一种更高效的解决方案。

解决方法是使用scale函数来操作数据框的子集列。使用mydf[variables] <- scale(mydf[variables])代码可以将mydf数据框中的variables子集列中的值进行操作。

以下是解决方案的代码示例：

mydf[variables] <- scale(mydf[variables])

这行代码的作用是将mydf数据框中的variables子集列的值进行标准化操作。标准化是将数据转化为均值为0，标准差为1的形式，以便更好地比较不同列之间的数据。

通过使用scale函数，可以避免使用循环来逐列操作数据框，从而提高代码的效率和可读性。同时，这种方法也可以应用于大型数据框，使得处理起来更加方便快捷。

总结起来，使用scale函数可以在处理数据框时，高效地操作数据框的子集列。这种方法可以避免使用循环，提高代码的效率和可读性。通过对数据进行标准化操作，可以更好地比较不同列之间的数据。