Na.fail.default中的错误:对象中缺少值，但没有丢失值
Na.fail.default中的错误:对象中缺少值，但没有丢失值
提问于 2016-07-07 16:12:07
我试图使用以下数据运行lme模型：
tot_nochc=runif(10,1,15)
cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0))
age=runif(10,18,75)
agecu=age^3
day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4))
dt=as.data.frame(cbind(tot_nochc,cor_partner,agecu,day))
attach(dt)
corpart.lme.1=lme(tot_nochc~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu,
random = ~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu |day,
na.exclude(day))我得到了这个错误代码：
Na.fail.default中的错误(cor_partner= c(1L，1L，2L，1L，1L，1L)，：对象中缺少的值
我知道论坛上也有类似的问题。然而，就我而言：
- cor_partner没有缺失的值；
- 整个对象被编码为一个因子(至少根据显示的内容)。
我可以用na.action排除那些NA值，但我更希望知道函数为什么要读取缺少的值--以准确了解数据发生了什么。
回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-07-07 18:27:03
tl；博士--你必须同时在整个数据帧上使用na.exclude() (或其他什么)，这样剩下的观察就可以在变量之间保持匹配。
set.seed(101)
tot_nochc=runif(10,1,15)
cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0))
age=runif(10,18,75)
agecu=age^3
day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4))
## use data.frame() -- *DON'T* cbind() first
dt=data.frame(tot_nochc,cor_partner,agecu,day)
## DON'T attach(dt) ...现在试着：
library(nlme)
corpart.lme.1=lme(tot_nochc~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu,
random = ~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu |day,
data=dt,
na.action=na.exclude)我们得到了收敛错误和警告，但我认为这是因为我们使用的是一个微小的合成数据集，其中没有足够的信息，而不是因为代码的任何固有问题。
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-08 08:14:04
randomForest包有一个“按中位数/模式计算缺失值”的na.roughfix函数。
您可以按以下方式使用它
fit_rf<-randomForest(store~.,
data=store_train,
importance=TRUE,
prOximity=TRUE,
na.action=na.roughfix)Stack Overflow用户
发布于 2019-02-22 15:13:56
如果您的数据包含Na或缺失值，您可以使用它传递数据，与在数据集中传递的数据完全一样。
rf<-randomForest(target~.,data=train, na.action = na.roughfix)
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38250440
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
