Na.interpolation中的错误(data[，i]，选项)：输入x不是数字

Question

我有以下问题。我有一个data.frame，由国家“标识符”(letters+numbers)、“年份”(数字)、“唯一标识符”(identifier+year)、“劳工统计”(数字)和“劳工统计”(数字)组成，其中缺少劳工market2的一些数据，需要插值。运行库(ImputeTS)后，将收到以下消息：

库(ImputeTS)警告消息:未知或未初始化的列：'x‘。

跑后

数据<- na.interpolation(数据)

我得到以下错误：

警告信息: 1:未知或未初始化的列：'x‘。2: imputeTS:由于na.interpolation(数据，i，选项)中的错误>，没有对第1列执行任何计算:输入x不是数字 3: imputeTS:由于na.interpolation(数据，i，选项)中的错误>，没有对第2列执行任何计算:输入x不是数字 4: imputeTS:由于na.interpolation(数据，i，选项)中的错误>，没有对第3列执行任何计算:输入x不是数字 5: imputeTS:由于na.interpolation(数据，i，选项)中的错误>，没有对第5列执行任何计算:输入x不是数字

有趣的是，在我将R版本从3.2.3升级到最新的3.5.1 (2018-07-02) --“羽毛喷雾”之后，na.interpolation(数据)停止了工作。

我想知道是否有一个解决方案，可以消除警告，执行interpolatioN，而不返回到R的旧版本。

提前谢谢你！

Answer 1

我想您的dataset中的一个列存在问题。这条消息清楚地表明您有一个非数字列。你试过跳过非数字列吗？最近，我遇到了同样的问题，正在用imputeTS包进行元素方面的估算。我的解决办法是跳过字符列。在我的例子中，我有一个代表国家的数据列表。有些数据格式只有前两列(国家和年份)，它们是字符。

list_imputed_values <- lapply(list_of_dataframes, function(x){
if (ncol(x) == 3) { # apply imputation to the third column only
name <- names(x)[3]
fixed <- x[, 1:2]
imputable <- x[, 3]
imputed <- as.data.frame(imputeTS::na.interpolation(imputable))
names(imputed) <- name
x <- cbind(fixed, imputed)
} else if (ncol(x) == 2) { # do not apply imputation because columns are non-numeric
x <- x[, 1:2]
 } else {  # apply imputation to all non-numeric columns
fixed <- x[, 1:2]
imputable <- x[, 3:ncol(x)]
imputed <- imputeTS::na.interpolation(imputable)
x <- cbind(fixed, imputed)
  }})