na.rm和转换相关的警告

Question

今天我试着完成最后的R-study练习，但是我失败了。 我不允许你展示我学术界的准确说明，但你可以帮我解决我在采购后得到的警告。 他们的意思是什么？ 什么不合适？ 我知道，这个问题很模糊，但这是唯一的问题。 我相信它的“Aufgabe 3”和“Aufgabe 4”

这是我的意见：

x <- read.csv ("http://hci.stanford.edu/jheer/workshop/data/worldbank/worldbank.csv")
y <- (colnames (x) <- (c ("Country", "Year", "co2", "power","energy", "fertility", "gni", "internet", "life.expectancy","military", "population", "hiv.prevalence")))
y

####Aufgabe 1####

f1 <- min(x$fertility, na.rm=TRUE)
f1

####Aufgabe 2####

f2 <- max (subset(x, Country=="Australia" | Country=="Belarus" | Country=="Germany", select=fertility), na.rm=TRUE)
f2


####Aufgabe 3####

q1 <- quantile (subset(x, Year==2005, select=military), probs=c(.25), na.rm=TRUE)
q1

####Aufgabe 4####

q2 <- quantile (subset(x, Year==2001, select=population), probs=c(.05), na.rm=TRUE)
q2


####Aufgabe 4####
n <- length(which (is.na (subset (x, Year==2000, select=military))))
n

####Aufgabe 5####


library(psych)

mil<- skew (x$military)
coun<- skew(x$Country)
Ye<- skew(x$Year)
co<- skew(x$co2)
po<- skew(x$power)
en<- skew(x$energy)
fer<- skew(x$fertility)
gni<- skew(x$gni)
inertnet<- skew(x$internet)
life<- skew(x$life.expectancy)
pop<- skew(x$population)
hiv<- skew(x$hiv.prevalence)

mil
coun
Ye
co
po
en
fer
gni
inertnet
life
pop
hiv

ku1<- "co2"
ku1

......以及我在采购后得到的这些警告：

1. In var(as.vector(x), na.rm = na.rm : Na generated through conversion
2. n mean.default(x) : argument is not numeric or logical: returning NA
3. 3: In Ops.factor(x, mx) : - not meaningful for factors
4. In var(as.vector(x), na.rm =na.rm) : Na generated through conversion 

Answer 1

1. 意味着该as.vector(x)操作导致的一个或多个元素x被转换为NA ，作为没有被定义的那些组件的转换。
2. 调用mean.default ， x既不是数字也不是逻辑，因此函数不能对数据执行任何操作
3. 意味着x或mx或两者均为因素和-和其他数学运算符）不为因子的对象定义。
4. 见上文。

所有都指向输入数据的问题，通常是创建了一个因素。

警告来自这条线：

> coun <- skew(x$Country)
Warning messages:
1: In var(as.vector(x), na.rm = na.rm) : NAs introduced by coercion
2: In mean.default(x) : argument is not numeric or logical: returning NA
3: In Ops.factor(x, mx) : - not meaningful for factors
4: In var(as.vector(x), na.rm = na.rm) : NAs introduced by coercion

这是因为x$Country是一个因素：

> str(x)
'data.frame':   1362 obs. of  12 variables:
 $ Country        : Factor w/ 227 levels "","Afghanistan",..: 19 19 19 19 19 19 166 166 166 166 ...
....

即使你把它变成了一个角色，你也可以计算出这个变量的偏度。 请注意这一行。