prcomp“colMeans中的錯誤（x，na.rm = TRUE）：'x'必須是數字”

Question

我是R的新手，我現在正在嘗試為項目創建一個PCA圖。 我在excel中創建了我的數據表，然后將其保存為.csv文件，我將其聲明為變量，如下所示：

> har.lip <-read.csv("HData.csv", header=TRUE, sep=",")
> head(har.lip[, 1:3])
      NAME   NUM1     NUM80
1  IN-3  4.347214  8.247082
2  IN-4  3.666815  8.108210
3  IN-5  5.779208 12.329948
4  IN-7  6.205594 22.449827
5  IN-7  5.342581 10.762976
6  IN-3  4.538335  9.711204
> pca <- prcomp(har.lip)
Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric

我已經嘗試過在這里調整其他解決方案，但它似乎沒有用。 我一直在關注一個教程，但我可以使用一些額外的幫助。 謝謝！

Answer 1

根據您的數據框，它看起來像第一列是一個字符串。 prcomp不容忍字符串。 你可以做的事情是：

har.lip <-read.csv("HData.csv", header=TRUE, sep=",")

# Coerce to matrix, remove the first column which has characters
har.lip_mat <- as.matrix(har.lip[ ,-1])

# run function on the matrix
pca <- prcomp(har.lip_mat)

這應該給你想要的輸出。

為了說明您的一些其他問題，這是一個更加擴展的代表：

library(dplyr)

# Make a data set that looks like yours
sim_data <- mtcars %>% 
    tibble::rownames_to_column(var = "id")

# Make your data set a matrix and remove non-numeric columns
sim_data_mat <- as.matrix(sim_data[ ,-1])

# Add row names to your matrix from original data ste
rownames(sim_data_mat) <- sim_data[ ,1]

# Keep complete cases only

sim_data_mat <- sim_data_mat[complete.cases(sim_data_mat),]

# Now run your 
prcomp(sim_data_mat)
``