Question

我有以下问题。我有一个由国家“标识符”（字母+数字），“年份”（数字），“唯一标识符”（标识符+年份），“劳动力市场1”（数字）和“劳动力市场2”统计组成的data.frame ”（数字），其中缺少劳动力市场2的某些数据，需要进行插值。一旦运行库（imputeTS），我将收到以下消息：

图书馆（imputeTS）警告信息：未知或未初始化的列：“ x”。

运行后

数据<-na.interpolation（数据）

我收到以下错误：

警告消息：   1：未知或未初始化的列：“ x”。   2：imputeTS：第1列未执行插补，因为此错误>在na.interpolation（data [，i]，option）中：输入x不是数字

3：imputeTS：由于存在此错误，因此没有为第2列执行插补>在na.interpolation（数据[，i]，选项）中：输入x不是数字

4：imputeTS：由于存在此错误，因此没有对第3列进行插补>在na.interpolation（数据[，i]，选项）中：输入x不是数字

5：imputeTS：由于存在此错误，因此没有对第5列进行插补>在na.interpolation（数据[，i]，选项）中：输入x不是数字

有趣的是，在我将R版本从3.2.3更新到最新的3.5.1（2018-07-02）-“羽化喷雾”后，na.interpolation（data）停止工作。

我想知道是否有解决方案可以消除警告并执行插值，而又不返回到R的较早版本。

提前谢谢！

Answer 1

我想您的数据集的某一列有问题。该消息清楚地表明您有一个非数字列。您是否尝试过跳过非数字列？我最近在使用imputeTS软件包进行元素智能归算时遇到了相同的问题。我的解决方法是跳过字符列。就我而言，我有一个代表国家的数据框列表。一些数据框只有两个第一列（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)
  }})

na.interpolation（数据[，i]，选项）出错：输入x不是数字

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