"argument to 'which' is not logical" 在 FactoMineR MCA 中是什么意思？

Question

我正在尝试运行使用 FactoMineR 在数据表上创建 MCA。它仅包含 0/1 个数字列，其大小为 200.000 * 20.

require(FactoMineR)
result <- MCA(data[, colnames, with=F], ncp = 3)

我收到以下错误：

Error in which(unlist(lapply(listModa, is.numeric))) : argument to 'which' is not logical

我真的不知道如何处理这个错误。然后我尝试 将每一列都转换为字符 ，并且一切正常。我认为它可能对其他人有用，也许有人能够向我解释错误 ;)

干杯

Answer 1

没有进一步的输入很难判断，但您可以做的是：

找到发生错误的函数（通过traceback()），
设置断点并调试：
```
trace(tab.disjonctif, browser)
```

我做了以下（离线）来找到 tab.disjonctif 的名字：

在 CRAN 镜像上找到包 on GitHub
Search 给出错误的特定表达式

Answer 2

我昨天才开始学R，但是因为MCA是给categorical data报错的，所以你的数据不能是数字。然后更准确地说，在 MCA 之前创建了一个 "tableau disjonctif"（抱歉，我不知道英文单词：完全析取矩阵）。所以 FactomineR 正在使用这个函数：

https://github.com/cran/FactoMineR/blob/master/R/tab.disjonctif.R

我认为它正在寻找可以与数值匹配的分类值（如 Y = 1，N = 0）。

对于其他人；注意：对于 R 分类数据与 factor 类型相关，因此 even if you have characters you could get this error.

Answer 3

你的变量类是字符还是因子？我遇到了这个问题。我的解决方案是将 al 变量更改为 factor.

#my data.frame was "aux.da"
i=0
while(i < ncol(aux.da)){
  i=i+1  aux.da[,i] = as.factor(aux.da[,i])
}

Answer 4

同样的问题，换成因子也没有解决我的答案，因为我把每个变量都作为补充。

我首先做的是将我所有的数字数据转换为因子：

Xfac = factor(X[,1], ordered = TRUE)
for (i in 2:29){
  tfac = factor(X[,i], ordered = TRUE)
  Xfac = data.frame(Xfac, tfac)
}
colnames(Xfac)=labels(X[1,])

还是不行。但我的第二个问题是我将每个因素都作为补充变量包括在内！所以这些 :

MCA(Xfac, quanti.sup = c(1:29), graph=TRUE)
MCA(Xfac, quali.sup = c(1:29), graph=TRUE)

会产生同样的错误，但这个有效：

MCA(Xfac, graph=TRUE)

没有将数据转换为因子也产生了问题。

我对相关主题发布了相同的答案：

Answer 5

建立@marques、@Khaled 和@Pierre Gourseaud：

是的，将变量的格式更改为因子应该解决错误消息，但如果数字数据应该是连续的，则不应将其格式更改为因子数值数据。相反，如果您同时拥有连续变量和分类变量，请尝试运行同一 FactoMineR 包中的混合数据因子分析 (FAMD)。

如果你走 FAMD 路线，你可以改变 的格式只是你的分类变量列 以考虑这个因素：

data[,c(3:5,10)] <- lapply(data[,c(3:5,10)] , factor) （假设需要更改列号 3、4、5 和 10）。

Answer 6

这不适用于数字变量。如果您只有数字，请使用 PCA。否则，向您的数据框添加一个因子变量。对于您的情况，您似乎需要将变量更改为二元因子。

"argument to 'which' is not logical" 在 FactoMineR MCA 中是什么意思？

What does "argument to 'which' is not logical" mean in FactoMineR MCA?

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