可视化缺失值的方法中的错误

Question

我正在尝试在包含肝炎数据集并使用包VIM的data.frame中可视化缺失值（NA）。我正在尝试通过使用功能spineMiss：

spineMiss(hepatitis[, c("PRONOSTICO", "PROTIME")])

但是出现以下错误：

createPlot（主，子，xlab，ylab，标签）中的错误：（列表）对象无法强制输入“ double”

这是数据帧的str：

如果我使用这样的功能：

a <- hepatitis$PRONOSTICO
b <- hepatitis$PROTIME
spineMiss(c(a,b))

我没有收到任何错误，但是结果没有太大意义。我做错了吗？

Answer 1

文档中的data正常工作

library(VIM)
data(tao, package = "VIM")
## for missing values
spineMiss(tao[, c("Air.Temp", "Humidity")])

并且两列均为numeric

str(tao[, c("Air.Temp", "Humidity")])
#'data.frame':  736 obs. of  2 variables:
# $ Air.Temp: num  27.1 27 27 26.9 26.8 ...
# $ Humidity: num  79.6 75.8 76.5 76.2 76.4 76.7 76.5 78.3 78.6 76.9 ...

由于该列中的一个是factor，因此可以用作第一个变量。它没有给出任何错误

set.seed(24)
hepatitis <- data.frame(PROTIME = sample(c(NA, 80:95), 100,
  replace = TRUE), PRONOSTICO = sample(c("FALLECE", "VIVE"), 
 100, replace = TRUE))

spineMiss(hepatitis[c("PRONOSTICO", "PROTIME")])

Answer 2

我得出的结论是错误与data.frame本身的结构有关。它不是由我用R代码创建的，而是从文件中读取的。阅读之后，我已经进行了一些预处理（类型转换等）。 str(hepatitis)显示data.frame属性的原始说明仍存储在其中。我不完全了解这是如何导致spineMiss出现故障的，但肯定是问题的根源。

我已经通过创建一个新的data.frame并在其中复制了前一个数据（从文件中读取并经过预处理）的所有数据来解决了它：

aux <- data.frame(matrix(ncol = 20, nrow = 0))
colnames(aux) <- atributos
for(i in 1:nrow(hepatitis)){
  aux[i,] = hepatitis[i,]
}
spineMiss(aux[, c("PRONOSTICO", "PROTIME")])