Когда я бегу
age <- get_acs(geography="tract",table="B01001",state="IL")
Я получаю следующую ошибку:
Getting data from the 2012-2016 5-year ACS
Loading ACS5 variables for 2016 from table B01001. To cache this dataset for faster access to ACS tables in the future, run this function with `cache_table = TRUE`. You only need to do this once per ACS dataset.
Using FIPS code '17' for state 'IL'
Error: Columns 1, 2, 3, 4, 5, … (and 47 more) must be named.
Use .name_repair to specify repair.
Он также имеет следующую обратную трассировку:
─tidycensus::get_acs(...)
─purrr::map(...)
─tidycensus:::.f(.x[[i]], ...)
─tidycensus:::load_data_acs(...)
─dplyr::tbl_df(fromJSON(content))
─tibble:::as_tibble.matrix(data, .name_repair = "check_unique")
─tibble:::as_tibble.data.frame(m, ..., .name_repair = .name_repair)
─tibble:::as_tibble.list(unclass(x), ..., .rows = .rows, .name_repair = .name_repair)
─tibble:::lst_to_tibble(x, .rows, .name_repair, col_lengths(x))
─tibble:::set_repaired_names(x, .name_repair)
─tibble:::repaired_names(names(x), .name_repair = .name_repair)
─tibble:::check_unique(new_name)
Что такое .name_repair и как его использовать для определения исправления? или есть другой способ обойти это?