為什么我在 colMeans(x, na.rm = TRUE) 中出現錯誤：'x' 必須是數字

Question

我的代碼如下：

my_filtered_data <- my_data[, colSums(my_data != 0) >= 300]

set.seed(123)
data1.csv <- my_filtered_data[sample(nrow(my_filtered_data), 200), ]
data2.csv <- data.frame(data1.csv)
data3.csv <- scale(data2.csv, center = TRUE) # Gives error.

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

有人可以解釋為什么我收到此錯誤嗎？

Answer 1

這對於評論來說有點長，可能會也可能不會回答問題。 但我認為這可能是 OP 數據集的問題之一。

您使用了 data.frame 命令，現在 data.frame 默認包含一個參數stringsAsFactors = TRUE ，可能這是將您的一列轉換為因子，這就是您收到此錯誤的原因，避免它使用options(stringsAsFactors=FALSE)一種方法options(stringsAsFactors=FALSE)在您的代碼之上或使用data.frame(your_object, stringsAsFactors=FALSE)

只是為了重新創建錯誤，您可以使用 iris 數據集來顯示類似的錯誤，

scale(iris[,1:5], center=TRUE, scale=TRUE) 
## This fails with the same error as the last column in iris data set is a factor

但這會奏效，

scale(iris[,1:4], center=TRUE, scale=TRUE)

請注意，我將列放在此處，在您的情況下，您可能希望將其更改為數字（因此這完全取決於您在此處嘗試執行的操作）。 如果您確實想將其從因子更改為數字，請嘗試運行as.numeric(as.character(your_column)) 。

同樣如評論中所建議的那樣，嘗試避免在 R 中的對象中使用包含點的名稱。

因此，所有信息的總和可以包含在一行中，您應該嘗試以下操作：

data.frame(data1.csv, stringsAsFactors=FALSE)然后嘗試運行scale命令。