警告メッセージ： `...`で：無効な因子レベル、NAは、私は、この警告メッセージが表示されました、なぜ私は理解していない

Question

を生成しました。

> fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3)) 
> fixed[1, ] <- c("lunch", 100) 
Warning message: 
In `[<-.factor`(`*tmp*`, iseq, value = "lunch") : 
    invalid factor level, NA generated 
> fixed 
    Type Amount 
1 <NA> 100 
2   0 
3   0 

Answer 1

警告メッセージは、「タイプ」変数が要因となり、「ランチ」が定義されたレベルではないためです。 "Type"を強制的に文字にするには、データフレームを作成するときにstringsAsFactors = FALSEフラグを使用します。

> fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3)) 
> str(fixed) 
'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
$ Type : Factor w/ 1 level "": NA 1 1 
$ Amount: chr "100" "0" "0" 
> 
> fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3),stringsAsFactors=FALSE) 
> fixed[1, ] <- c("lunch", 100) 
> str(fixed) 
'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
$ Type : chr "lunch" "" "" 
$ Amount: chr "100" "0" "0" 

Answer 2

CSVファイルから直接読み取っている場合は、このようにしてください。

myDataFrame <- read.csv("path/to/file.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 

Answer 3

この柔軟なアプローチ、それは具体的には、すべての場合に使用することができます。

1. あなただけにしたい1列、または
2. data.frameをもたらしました影響を及ぼす以前の操作を適用した（例えば、すぐにファイルを開く、またはあなたのデータフレームを作成していません）。

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まず、非因数分解as.character関数を使用して文字列、及び、その後、as.factor（又は単にfactor）と再因数分解機能：

fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3)) 

# Un-factorize (as.numeric can be use for numeric values) 
#    (as.vector can be use for objects - not tested) 
fixed$Type <- as.character(fixed$Type) 
fixed[1, ] <- c("lunch", 100) 

# Re-factorize with the as.factor function or simple factor(fixed$Type) 
fixed$Type <- as.factor(fixed$Type) 

Answer 4

これを修正する最も簡単な方法は、新しい要素を列に追加することです。レベルファンクションを使用して、いくつの要因があるかを判断し、新しい要因を追加します。

> levels(data$Fireplace.Qu) 
    [1] "Ex" "Fa" "Gd" "Po" "TA" 
    > levels(data$Fireplace.Qu) = c("Ex", "Fa", "Gd", "Po", "TA", "None") 
    [1] "Ex" "Fa" "Gd" "Po" " TA" "None"