尽管没有缺失值，但仍获得NA / NaN错误消息（使用R：tidyLPA）

Question

我在R中使用tidyLPA。我按照此处给出的示例进行操作。 他们给出的示例代码如下：

library(tidyLPA)
library(dplyr)
library(mclust)    
data(pisaUSA15)

pisaUSA15[1:100, ] %>%
  select(broad_interest, enjoyment, self_efficacy) %>%
  single_imputation() %>%
  estimate_profiles(3)

运行正常，并给我以下结果：

tidyLPA analysis using mclust: 

 Model Classes AIC     BIC     Entropy prob_min prob_max n_min n_max BLRT_p
 1     3       630.957 667.430 0.885   0.903    0.973    0.130 0.680 0.010

但是，当我使用以下代码使用自己的数据运行它时：

data[1:100, ] %>%
  select(V1, V2, V3, V4) %>%
  single_imputation() %>%
  estimate_profiles(3)

我收到以下错误消息：

Error in mdpwst[i]:mdpwfin[i] : NA/NaN argument

当我使用以下命令删除所有缺少值的观测值时，为什么会收到NA / NaN消息，我感到困惑：

data = data[complete.cases(data),]

对于其他任何软件包，这从未发生过，并且在此处对stackoverflow上的类似问题进行筛选没有提供任何答案。 我不确定如何解决这个问题，仅查看数据集就无法立即确定为什么一个数据集有效而另一个数据集无效的原因。

Answer 1

我在这里回答我自己的问题，该问题来自single_imputation() %>%命令。 如Github上所述 ，当缺少值时使用该命令。 由于我删除了所有缺少的值，因此该命令不是必需的，实际上会导致错误！

一旦我删除它有：

data[1:100, ] %>%
  select(V1, V2, V3, V4) %>%
  estimate_profiles(3)

代码运行良好！