2017-06-23 13 views
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今朝私はいくつかのデータを扱っていましたが、Rは凍っていました。私は再起動し、もはや私のデータをロードすることができませんでした。私は何が起こっているのか分かりません。私は何時間も過ごしました。私はRstudioを試してみました。私のコードのすべてがRstudioの関数に転送されるわけではありません。私はむしろこれを通常のRコンソールで動作させるつもりです。Stata 13およびRdataファイルの読み込み中に問題が発生しました。新しい問題

私は、データをここで見つけることができ

R version 3.4.0 (2017-04-21) -- "You Stupid Darkness" 
Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing 
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit) 

MAC OSX 10.12.5 

を実行している:私は別に二つの波を実行しているので、私は統合されたデータを使用していないよ http://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWV5.jsp

- 私はすべての必要はありません。波。

setwd('~/Desktop/') 
dat1 <- read.dta13('WV5_data_stata_V_2015_04_18.dta') 
#File not found. 

dat1 <- read.dta13('WV5_data_stata_V_2015_04_18.dta',convert.factors = TRUE, generate.factors = FALSE, encoding = "UTH-8", fromEncoding =NULL, convert.underscore = FALSE, missing.type = FALSE, convert.dates = TRUE, replace.strl = TRUE, add.rownames = FALSE, nonint.factors = FALSE, select.rows = NULL) 
#File not found. 

dat1 <- read.dta13('~/Desktop/WV5_data_stata_V_2015_04_18.dta') 
#File not found. 

dat1 <- read.dta13('WV5_data_stata_V_2015_04_18.dta',convert.factors = TRUE, generate.factors = FALSE, encoding = "UTH-8", fromEncoding =NULL, convert.underscore = FALSE, missing.type = FALSE, convert.dates = TRUE, replace.strl = TRUE, add.rownames = FALSE, nonint.factors = FALSE, select.rows = NULL) 
#File not found. 

dat1 <- read.dta13('~/Desktop/WV5_data_stata_V_2015_04_18.dta',convert.factors = TRUE, generate.factors = FALSE, encoding = "UTH-8", fromEncoding =NULL, convert.underscore = FALSE, missing.type = FALSE, convert.dates = TRUE, replace.strl = TRUE, add.rownames = FALSE, nonint.factors = FALSE, select.rows = NULL) 
#File not found. 

dat<- load("WV5_Data_R_v_2015_04_18 2.rdata") 
class(dat) 
#[1] "character" 

#Your version of R is up to date 
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だから?何が起こっている?エラー?予想外の結果ですか?何 ....?ああ、コードセクションを編集したので、あなたのファイルシステムツールの使い方を知っていますか?そのページからダウンロードしようとすると、エラーメッセージが表示されます。あなたは成功しましたか?もしあなたがそう思ったら、それを証明してください。 –

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それは言った: 'ファイルが見つかりません'。大丈夫です。しかし、ありがとう。 – NikFord

答えて

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基本的にコンピュータの使用方法を学ぶ必要があります。 Macでは、私は(そのWebページ、明らかに偽の電子メールアドレスを与えた後)、「区切り」ファイルをダウンロードし、それはCSV形式だった:

あなたは本当に、その後、DTA形式のファイルを使用する必要があると感じた場合は
> dat1 <- read.csv('~/Downloads/F00003607-WV5_Data_ascii_delimited_v_2015_04_18/WV5_Data_ascii_v_2015_04_18.dat', header=FALSE) 
> str(dat1) 
'data.frame': 83975 obs. of 408 variables: 
$ V1 : int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... 
$ V2 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V3 : int 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 ... 
$ V4 : int 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ... 
$ V5 : int 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ... 
$ V6 : int 1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 ... 
$ V7 : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ V8 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V9 : int 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 ... 
$ V10 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V11 : int 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 ... 
$ V12 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V13 : int 3 4 2 2 4 3 3 4 2 3 ... 
$ V14 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V15 : int 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 ... 
$ V16 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V17 : int 4 3 4 3 4 2 2 4 2 3 ... 
$ V18 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V19 : int 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 ... 
$ V20 : int 3 2 2 2 1 2 1 1 2 1 ... 
$ V21 : int 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 ... 
$ V22 : int 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 ... 
$ V23 : int 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ... 
$ V24 : int 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 ... 
$ V25 : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ V26 : int 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 ... 
$ V27 : int 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 ... 
$ V28 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V29 : int 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V30 : int 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 ... 
$ V31 : int 8 8 8 9 8 6 8 9 8 8 ... 
$ V32 : int 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 ... 
$ V33 : int 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 ... 
$ V34 : int 2 0 2 1 0 0 1 2 0 0 ... 
$ V35 : int 0 0 2 2 0 0 0 1 0 0 ... 
$ V36 : int 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 
$ V37 : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 
$ V38 : int 1 0 2 0 0 0 0 1 0 0 ... 
$ V39 : int 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 ... 
$ V40 : int 2 0 2 2 0 0 1 1 0 0 ... 
$ V41 : int 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ... 
$ V42 : int 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 ... 
$ V43 : int 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 ... 
$ V44 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V45 : int 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V46 : int 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V47 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V48 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V49 : int 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 ... 
$ V50 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V51 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V52 : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
$ V53 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V54 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V55 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V56 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V57 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V58 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V59 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V60 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V61 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V62 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V63 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V64 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V65 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V66 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V67 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V68 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V69 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V70 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V71 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V72 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V73 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V74 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V75 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V76 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V77 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V78 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V79 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V80 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V81 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V82 : int -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 ... 
$ V83 : int 3 3 3 3 3 3 1 1 3 3 ... 
$ V84 : int 3 3 1 2 3 1 1 2 3 2 ... 
$ V85 : int 2 7 8 6 10 5 9 9 10 10 ... 
$ V86 : int 6 5 6 6 1 7 7 8 9 6 ... 
$ V87 : int 4 4 4 2 2 4 2 3 1 4 ... 
$ V88 : int 1 1 1 1 4 1 4 2 3 3 ... 
$ V89 : int 3 2 2 2 2 3 2 2 1 3 ... 
$ V90 : int 3 1 2 3 1 3 3 1 1 4 ... 
$ V91 : int 4 2 2 4 1 4 1 3 2 4 ... 
$ V92 : int 3 2 2 2 3 3 3 3 1 4 ... 
$ V93 : int 3 3 2 3 4 3 4 4 1 5 ... 
$ V94 : int 6 1 1 2 6 1 1 6 1 4 ... 
$ V95 : int 1 0 4 1 0 2 2 0 1 3 ... 
$ V96 : int 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 ... 
$ V97 : int 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 ... 
$ V98 : int 1 1 1 1 1 1 3 2 2 1 ... 
$ V99 : int -1 3 2 2 3 3 2 1 3 3 ... 
    [list output truncated] 

私は避難所のread_dtaの経験が外国のread.dtaより良い経験をしています。私はそれが成功するためには、そのファイルのインポートが長すぎるように思われるが、それは認めた。大きなファイル、408列:

> dat2 <- read_dta("~/Downloads/F00003601-WV5_Data_stata_dta_v_2015_04_18/WV5_Data_stata_v_2015_04_18.dta") 
> names(dat2) 
    [1] "V1"   "V1A"   "V1B"   "V2"   "V2A"   
    [6] "V3"   "V4"   "V4_CO"   "V5"   "V5_CO"   
[11] "V6"   "V6_CO"   "V7"   "V7_CO"   "V8"   
[16] "V8_CO"   "V9"   "V9_CO"   "V10"   "V11"   
[21] "V12"   "V13"   "V14"   "V15"   "V16"   
[26] "V17"   "V18"   "V19"   "V20"   "V21"   
[31] "V22"   "V23"   "V24"   "V25"   "V26"   
[36] "V27"   "V28"   "V29"   "V30"   "V31"   
[41] "V32"   "V33"   "V34"   "V35"   "V36"   
[46] "V37"   "V38"   "V39"   "V40"   "V41"   
[51] "V42"   "V43"   "V43_01"  "V43_02"  "V43_03"  
[56] "V43_04"  "V43_05"  "V43_06"  "V43_07"  "V43_08"  
[61] "V43_09"  "V43_10"  "V43_11"  "V43_12"  "V43_13"  
[66] "V43_14"  "V43_15"  "V43_16"  "V43_17"  "V43_18"  
[71] "V43_19"  "V43_20"  "V43_21"  "V43_22"  "V43_23"  
[76] "V43_24"  "V43_25"  "V43_26"  "V43_27"  "V43_28"  
[81] "V43_29"  "V43_30"  "V44"   "V45"   "V46"   
[86] "V47"   "V48"   "V49"   "V50"   "V51"   
[91] "V52"   "V53"   "V54"   "V55"   "V56"   
[96] "V57"   "V58"   "V59"   "V60"   "V61"   
[101] "V62"   "V63"   "V64"   "V65"   "V66"   
[106] "V67"   "V68"   "V69"   "V69_HK"  "V70"   
[111] "V70_HK"  "V71"   "V72"   "V73"   "V73_HK"  
[116] "V74"   "V74_HK"  "V75"   "V76"   "V77"   
[121] "V78"   "V79"   "V80"   "V81"   "V82"   
[126] "V83"   "V84"   "V85"   "V86"   "V87"   
[131] "V88"   "V89"   "V90"   "V91"   "V92"   
[136] "V93"   "V94"   "V95"   "V96"   "V97"   
[141] "V98"   "V99"   "V100"   "V101"   "V102"   
[146] "V103"   "V104"   "V105"   "V106"   "V107"   
[151] "V108"   "V109"   "V110"   "V111"   "V112"   
[156] "V113"   "V114"   "V115"   "V116"   "V117"   
[161] "V118"   "V119"   "V120"   "V121"   "V122"   
[166] "V123"   "V124"   "V125"   "V126"   "V127"   
[171] "V128"   "V129"   "V130"   "V130_CA_1"  "V130_IQ_1"  
[176] "V130_IQ_2"  "V130_IQ_3"  "V130_IQ_4"  "V130_NZ_1"  "V130_NZ_2"  
[181] "V131"   "V132"   "V133"   "V134"   "V135"   
[186] "V136"   "V137"   "V138"   "V139"   "V140"   
[191] "V141"   "V142"   "V143"   "V144"   "V145"   
[196] "V146_00"  "V146_01"  "V146_02"  "V146_03"  "V146_04"  
[201] "V146_05"  "V146_06"  "V146_07"  "V146_08"  "V146_09"  
[206] "V146_10"  "V146_11"  "V146_12"  "V146_13"  "V146_14"  
[211] "V146_15"  "V146_16"  "V146_17"  "V146_18"  "V146_19"  
[216] "V146_20"  "V146_21"  "V146_22"  "V147"   "V148"   
[221] "V149"   "V150"   "V151"   "V151_IQ_A"  "V151_IQ_B"  
[226] "V152"   "V153"   "V154"   "V155"   "V156"   
[231] "V157"   "V158"   "V159"   "V160"   "V161"   
[236] "V162"   "V163"   "V164"   "V165"   "V166"   
[241] "V167"   "V168"   "V169"   "V170"   "V171"   
[246] "V172"   "V173"   "V174"   "V175"   "V176"   
[251] "V177"   "V178"   "V179"   "V180"   "V181"   
[256] "V182"   "V183"   "V184"   "V185"   "V186"   
[261] "V187"   "V188"   "V189"   "V190"   "V191"   
[266] "V192"   "V193"   "V194"   "V195"   "V196"   
[271] "V197"   "V198"   "V199"   "V200"   "V201"   
[276] "V202"   "V203"   "V204"   "V205"   "V206"   
[281] "V207"   "V208"   "V209"   "V210"   "V211"   
[286] "V212"   "V213A"   "V213B"   "V213C"   "V213D"   
[291] "V213E"   "V213F"   "V213G"   "V213H"   "V213K"   
[296] "V213L"   "V213M"   "V213N"   "V214"   "V215"   
[301] "V216"   "V217"   "V218"   "V219"   "V220"   
[306] "V221"   "V222"   "V223"   "V224"   "V225"   
[311] "V226"   "V227"   "V228"   "V229"   "V230"   
[316] "V231"   "V232"   "V233"   "V233A"   "V234"   
[321] "V235"   "V236"   "V237"   "V238"   "V238CS"  
[326] "V239"   "V240"   "V241"   "V242"   "V242A_CO"  
[331] "V243"   "V244"   "V245"   "V246"   "V247"   
[336] "V248"   "V249"   "V250"   "V251"   "V252"   
[341] "V252B"   "V253"   "V253CS"  "V254"   "V255"   
[346] "V255CS"  "V256"   "V257"   "V257B"   "V257C"   
[351] "V258"   "V259"   "V259A"   "V260"   "V261"   
[356] "V262"   "V263"   "V264"   "V265"   "V266"   
[361] "V267"   "Y001"   "Y002"   "Y003"   "sacsecval"  
[366] "secvalwgt"  "resemaval"  "weightb"  "I_AUTHORITY" "I_NATIONALISM" 
[371] "I_DEVOUT"  "defiance"  "WEIGHT1A"  "I_RELIGIMP" "I_RELIGBEL" 
[376] "I_RELIGPRAC" "disbelief"  "WEIGHT2A"  "I_NORM1"  "I_NORM2"  
[381] "I_NORM3"  "relativism" "WEIGHT3A"  "I_TRUSTARMY" "I_TRUSTPOLICE" 
[386] "I_TRUSTCOURTS" "scepticism" "WEIGHT4A"  "I_INDEP"  "I_IMAGIN"  
[391] "I_NONOBED"  "autonomy"  "WEIGHT1B"  "I_WOMJOB"  "I_WOMPOL"  
[396] "I_WOMEDU"  "equality"  "WEIGHT2B"  "I_HOMOLIB"  "I_ABORTLIB" 
[401] "I_DIVORLIB" "choice"  "WEIGHT3B"  "I_VOICE1"  "I_VOICE2"  
[406] "I_VOI2_00"  "voice"   "WEIGHT4B" 
+0

私はこのデータと他のものを7年以上使っており、その朝も含めて全く同じ方法でデータをインポートしています。ありがとう。 – NikFord

+0

私はRデータを読み込む作業を見つけました。 stataデータの典型的なインポートが機能していなかったので私は心配していました。私はそれを未来のために解決しようとしていました。 – NikFord

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