wordcloud "エラーであれば（min.freq> MAX（FREQ））min.freq < - 0" 私が間違っているかわからないんだけど

Question

：

t1 <- read.csv("vac_sec_cloud.csv") 
library(tm) 
library(wordcloud) 
df <- data.frame(t1, stringsAsFactors = FALSE) 
wordcloud(words = df$Words, freq = df$AC) 

Error in if (min.freq > max(freq)) min.freq <- 0 : 
    missing value where TRUE/FALSE needed 

データフレームは、すべての言葉だけですWordsを持っています、次に異なる周波数を持ついくつかの列。

は、いくつかの検査をした：

is.integer(df$AC) 
[1] TRUE 

is.character(df$Words) 
[1] FALSE 

だから私はやった：

df$Words <- as.character(df$Words) 
is.character(df$Words) 

[1] TRUE 

wordcloud(words = df$Words, freq = df$AC) 

Error in if (min.freq > max(freq)) min.freq <- 0 : 
    missing value where TRUE/FALSE needed 

私は両方と同様min.freq = 100またはmax.words = 1000を使用して試してみました。

私はfreq=を無視すればクラウドを作ることができますが、これはデータフレームのポイントを異なる列の異なる周波数で破ります。どうしましたか？？

また、サイドノート、私はstringsAsFactors = FALSEを使用しましたが、まだWordsが要因でしたか？

相続人は、いくつかの詳細情報：

dput(head(df))

structure(list(Words = c("will", "experience", "role", "team", 
"business", "work"), AC = c(2431L, 1800L, 1664L, 1216L, 1428L, 
1048L), AU = c(1934L, 2016L, 1011L, 1039L, 770L, 1250L), AV = c(1009L, 
1109L, 649L, 478L, 590L, 537L), CH = c(909L, 462L, 488L, 572L, 
59L, 599L), CN = c(2661L, 1800L, 1105L, 1011L, 786L, 1489L), 
    CU = c(2827L, 1632L, 1391L, 1777L, 936L, 1413L), CY = c(1058L, 
    1156L, 591L, 629L, 828L, 503L), DE = c(758L, 864L, 473L, 
    448L, 494L, 475L), DI = c(1360L, 949L, 534L, 669L, 490L, 
    807L), ED = c(1714L, 1024L, 735L, 563L, 310L, 877L), EL = c(1827L, 
    1778L, 861L, 873L, 524L, 848L), EN = c(3466L, 3036L, 2012L, 
    1447L, 997L, 1889L), FI = c(2460L, 2208L, 1438L, 1509L, 2253L, 
    1046L), GR = c(2606L, 451L, 1346L, 807L, 1738L, 661L), HR = c(1570L, 
    1307L, 820L, 806L, 1102L, 734L), HS = c(238L, 141L, 105L, 
    88L, 65L, 126L), IN = c(1868L, 1344L, 961L, 1065L, 1498L, 
    599L), IT = c(4288L, 4377L, 2087L, 2311L, 2402L, 1949L), 
    LO = c(2260L, 1413L, 954L, 905L, 751L, 1281L), LW = c(2046L, 
    1067L, 1119L, 1163L, 595L, 957L), MA = c(2429L, 1776L, 1267L, 
    1273L, 1077L, 1191L), MD = c(1263L, 1270L, 717L, 805L, 493L, 
    818L), ME = c(777L, 611L, 367L, 359L, 488L, 365L), MI = c(128L, 
    70L, 50L, 11L, 6L, 44L), MK = c(2989L, 2461L, 1616L, 1761L, 
    1456L, 1287L), OG = c(383L, 176L, 79L, 83L, 98L, 118L), OT = c(2879L, 
    2280L, 1497L, 1408L, 911L, 1315L), PO = c(777L, 400L, 362L, 
    347L, 224L, 422L), PS = c(1089L, 807L, 601L, 427L, 442L, 
    463L), PU = c(1410L, 1178L, 724L, 603L, 683L, 483L), RC = c(2692L, 
    970L, 1130L, 1152L, 1812L, 1520L), RT = c(2837L, 1721L, 1467L, 
    2048L, 1512L, 1141L), SC = c(1417L, 864L, 662L, 496L, 326L, 
    605L), SE = c(2364L, 1368L, 1368L, 1348L, 1027L, 1227L), 
    SM = c(4519L, 2328L, 2434L, 1849L, 3791L, 1428L), TE = c(1122L, 
    1359L, 655L, 737L, 981L, 674L), TR = c(332L, 224L, 174L, 
    191L, 180L, 159L), TV = c(1823L, 1346L, 758L, 1721L, 813L, 
    1028L), UT = c(714L, 436L, 326L, 287L, 360L, 338L), Grand.Total = c(71234L, 
    51579L, 36598L, 36282L, 35296L, 33714L)), .Names = c("Words", 
"AC", "AU", "AV", "CH", "CN", "CU", "CY", "DE", "DI", "ED", "EL", 
"EN", "FI", "GR", "HR", "HS", "IN", "IT", "LO", "LW", "MA", "MD", 
"ME", "MI", "MK", "OG", "OT", "PO", "PS", "PU", "RC", "RT", "SC", 
"SE", "SM", "TE", "TR", "TV", "UT", "Grand.Total"), row.names = c(NA, 
6L), class = "data.frame") 

Answer 1

data.frameを1000行に減らすときに機能します。

おそらく最初にデータフレームを順序付けして縮小する方がスマートに進むでしょう。

ありがとうございました。

Answer 2

は異なる方法でcsvファイルを読み込むようにしてください：

t1 <- read.csv("vac_sec_cloud.csv", stringAsFactor = FALSE) 

私は問題はあなたがDFあなたを作成するときにということだと思いますすでに「要因 - 問題」を持っている。