Проблема с фильтром dplyr

На чтение 2 мин Опубликовано 03.10.2024

Вопрос или проблема

Я получаю эту ошибку в dplyr::filter(): ℹ В аргументе: `ace_accum == “0”` Однако я трижды проверял, что ace_accum и уровень “0” есть в наборе данных, и они там есть. Какие идеи?

Проверка переменных в наборе данных. Попробовал dplr:: перед filter. Попробовал убрать “” с 0. Перезапустил R.

Ответ или решение

Ваша проблема с использованием функции dplyr::filter() может быть связана с несколькими факторами, и я постараюсь помочь вам разобраться в этом.

Тип данных: Убедитесь, что переменная ace_accum имеет правильный тип данных. Например, если ваш столбец ace_accum является числовым, то сравнение с строковым "0" может вызвать ошибку. Попробуйте сделать следующее:
```
dplyr::filter(data_frame, ace_accum == 0)
```
Если ace_accum – это фактор, его нужно преобразовать в фактор или использовать соответствующий уровень:
```
dplyr::filter(data_frame, ace_accum == factor("0"))
```
Проверка наличия значений: Убедитесь, что значение, с которым вы сравниваете, действительно существует в вашем наборе данных. Попробуйте выполнить:
```
unique(data_frame$ace_accum)
```
Это покажет вам все уникальные значения в ace_accum, и вы сможете проверить, действительно ли присутствует "0" в нужном формате.
Переход на базовые операции: Если вы все еще получаете ошибку, попробуйте использовать базовые функции R для фильтрации данных, чтобы убедиться, что проблема не в самом наборе данных:
```
subset(data_frame, ace_accum == 0)
```
Проверка на NA: Также стоит проверить, нет ли пропущенных (NA) значений в ace_accum, которые могут влиять на результат фильтрации:
```
sum(is.na(data_frame$ace_accum))
```
Если есть пропуски, вам может потребоваться использовать функцию na.rm или исключить NAs из фильтрации.
Обновление пакетов: Иногда ошибки могут возникать из-за устаревших библиотек. Убедитесь, что ваши пакеты обновлены, выполнив:
```
update.packages()
```
Упрощение выполнения: Если у вас очень большой датафрейм, попробуйте протестировать фильтрацию на небольшом подмножестве данных.

Если после всех этих шагов проблема остаётся, пожалуйста, предоставьте дополнительные детали о структуре вашего датафрейма и полное сообщение об ошибке. Это поможет более точно диагностировать проблему.