使用arules错误-asMethod中的错误(对象)

Question

library(arules)
library(rattle)

data <- read.csv('R/347_347.csv', header = TRUE, stringsAsFactors = TRUE)
Data <- data[c(3:23)]
#error in here
trans <- as(Data, "transactions")

asMethod(object)中的错误:列1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21不符合逻辑或不符合因素。先分解列。

Answer 1

问题在于列的数据类型。

您需要首先将它们转换为像factor这样的离散列类型(请参见https://www.stat.berkeley.edu/classes/s133/factors.html )。另一个选项是logical，即TRUE或FALSE的布尔值。

例如：

my_data_frame$x <- as.factor(my_data_frame$x)

您需要对每个分类列执行此操作，例如错误消息中的索引号所提到的列。

例如：

data(iris)

iris[,1] <- as.factor(iris[,1])
iris[,2] <- as.factor(iris[,2])
iris[,3] <- as.factor(iris[,3])
iris[,4] <- as.factor(iris[,4])
iris[,5] <- as.factor(iris[,5])

iris = as(iris, "transactions")

iris

稀疏格式的事务，有150个事务(行)和126个项(列)

，甚至更简洁地说：

data(iris)
iris = as(data.frame(lapply(iris, as.character), stringsAsFactors=T), "transactions")

Answer 2

请看这个示例，它使用了来自arules包的一些数据：

library(arules);
data("AdultUCI");
str(AdultUCI)
Adult = as(AdultUCI, "transactions");

AdultUCI <- dplyr::select(AdultUCI, "workclass", "marital-status", "occupation")
str(AdultUCI)

Adult = as(AdultUCI, "transactions");

首先，您将看到，在第一次尝试将其转换为事务时，该方法将失败，从而产生与您相同的错误。但是，如果只选择因素(“工薪阶层”、“婚姻状况”、“职业”)，则该方法有效。