没有列有NA，但是有错误的“参数”暗示行数不同：”

Question

试图使用OLS_STEP_BOTH_P来找到用于火车数据集的最佳型号。但是，运行以下操作后继续遇到错误：

house_sales <- read.csv("Sales.csv")

house_sales <- subset(house_sales, select = -c(id, lat, long, zipcode))
house_sales$date <- as.numeric(substr(house_sales$date, 1, 8))
house_sales$price <- as.numeric(gsub('[\\$,]', '', house_sales$price))

library(caret)
set.seed(1023)

DataSplit <- createDataPartition(house_sales$price, p = 0.7, list = FALSE)

TrainData <- house_sales[DataSplit,]
TestData <- house_sales[-DataSplit,]

full_model <- lm(price~., data = TrainData)

library(olsrr)
ols_step_both_p(full_model, pent=0.1, prem=0.05, details=TRUE)

错误：

data.frame中的错误（model = rep（seq_len（all_step），lbetas），预测器 =名称（beta），：参数暗示行数不同：100，92

在线搜索是出于原因，这似乎是因为某些列的行号不同。试图查看是否有任何包含Na的列：

apply(TrainData, 2, function(x) sum(is.na(x))) 

结果：

 日期价格卧室浴室sqft_living 
        0 0 0 0 0 
 SQFT_LOT地板滨水图状况 
        0 0 0 0 0 
    等级sqft_above sqft_basement yr_built yr_renovated 
        0 0 0 0 0  
 sqft_living15 sqft_lot15 
        0 0
 

并检查了火车数据集中的所有列，它们具有相同数量的行。

这是公共数据的链接： kc_house_sales

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