Я использовал пакет readr, чтобы импортировать .csv (назовем это x), который произвел тибль.
РЕДАКТИРОВАТЬ: поскольку возникла путаница между фактическим тибблом, сгенерированным readr, и problems(x) -библиотекой, опубликованным ниже, вот начало фактического тиббла, который порождает проблему
> x
# A tibble: 46,080 x 18
x_1 x_2 x_3 x_4 x_5 x_6 x_7 x_8 x_9 x_10 x_11 x_12 x_13 x_14 x_15
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 1 1 1 1 29 84.4 72.5 10.1 48.5 35.3 34.2 293. 117. 24.5 20
2 1 1 1 2 120 214. 142. -0.488 55.8 42.1 36.3 589. 124. 257. 84
3 1 1 1 3 28 258. 42.3 2.09 43.7 29.2 32.1 352. 117. 72.2 19
4 1 1 1 4 39 623. 249. 12.1 95.7 75.7 58.6 998. 176. 243. 14
5 1 1 1 5 222 320. 244. -2.10 70.7 51.4 48.4 1232. 242. 711. 111
6 1 1 1 6 33 485. 142. 12.3 61.8 51.9 34.6 764. 117. 160. 24
7 1 1 1 7 32 884. 458. 11.0 110. 88.1 64.5 1525. 237. 283. 5
8 1 1 1 8 58 695. 187. -12.7 64.6 50.5 41.7 1090. 175. 403. 37
9 1 1 2 1 46 58.0 65.3 5.10 49.4 35.2 34.7 234. 117. 26.7 18
10 1 1 2 2 136 217. 191. -0.431 60.5 43.2 42.2 706. 185. 295. 72
# ... with 46,070 more rows, and 3 more variables: x_16 <dbl>, x_17 <dbl>, x_18 <dbl>
Я пробовал различные комбинации атрибута na = read_csv, чтобы избежать ошибочного считывания данных, однако в моем случае это не помогло:
При использовании пакета readr я получил сообщение о проблемах в некоторых столбцах, поэтому я использовал >problems(x), чтобы узнать, что происходит. Это вывод:
> problems(x)
# A tibble: 264 x 5
row col expected actual file
<int> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1992 x_5 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
2 1992 x_15 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
3 2320 x_5 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
4 2320 x_15 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
5 2581 x_5 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
6 2581 x_15 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
7 2582 x_5 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
8 2582 x_15 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
9 2583 x_5 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
10 2583 x_15 an integer NaN 'raw-data/x.csv'
# ... with 254 more rows
Я понимаю, что, по-видимому, в нескольких столбцах и нескольких строках чтение .csv не удалось, что привело к появлению NaN в полях, где ожидалось целое число.
Я пытался преобразовать эти NaN в «настоящие» NA с помощью метода is.nan, но это не удалось, так как метод, похоже, не поддерживает целые тиблы.
> x[is.nan(x)] <- NA #convert NaN to NA
Error in is.nan(x): default method not implemented for type 'list'
Я также пытался использовать метод replace_with_na_all из пакета naniar, однако это также не удается
> replace_with_na_all(data = x, condition = ~.x == NaN)
Error in .x[sel] <- map(.x[sel], .f, ...) : NAs are not allowed in subscripted assignments
Поэтому я ищу способ преобразовать все NaN во всех столбцах и во все строки с NA за один раз или избегать создания NaN все вместе во время read_csv.