Comment réparer : erreur dans colMeans(x, na.rm = TRUE) : ‘x’ doit être numérique

Un message d’erreur que vous pouvez rencontrer lors de l’utilisation de R est :

Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric

Cette erreur se produit généralement lorsque vous tentez d’utiliser la fonction prcomp() pour effectuer une analyse des composantes principales dans R , alors qu’une ou plusieurs colonnes du bloc de données que vous utilisez ne sont pas numériques.

Il existe deux manières de contourner cette erreur :

Méthode 1 : convertir les colonnes non numériques en colonnes numériques

Méthode 2 : supprimer les colonnes non numériques du bloc de données

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode dans la pratique.

Comment reproduire l’erreur

Supposons que nous tentions d’effectuer une analyse des composantes principales sur le bloc de données suivant qui contient une colonne de caractères :

#create data frame
df <- data.frame(team=c('A', 'A', 'C', 'B', 'C', 'B', 'B', 'C', 'A'),
                 points=c(12, 8, 26, 25, 38, 30, 24, 24, 15),
                 rebounds=c(10, 4, 5, 5, 4, 3, 8, 18, 22))

#view data frame
df

  team points rebounds
1    A     12       10
2    A      8        4
3    C     26        5
4    B     25        5
5    C     38        4
6    B     30        3
7    B     24        8
8    C     24       18
9    A     15       22

#attempt to calculate principal components
prcomp(df)

Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric

La colonne team est une colonne de caractères, ce qui provoque une erreur lorsque l’on tente d’utiliser la fonction prcomp() .

Méthode 1 : convertir les colonnes non numériques en colonnes numériques

Une façon d’éviter cette erreur consiste à convertir la colonne d’équipe en colonne numérique avant d’utiliser la fonction prcomp() :

#convert character column to numeric
df$team <- as.numeric(as.factor(df$team))

#view updated data frame
df

  team points rebounds
1    1     12       10
2    1      8        4
3    3     26        5
4    2     25        5
5    3     38        4
6    2     30        3
7    2     24        8
8    3     24       18
9    1     15       22

#calculate principal components
prcomp(df)

Standard deviations (1, .., p=3):
[1] 9.8252704 6.0990235 0.4880538

Rotation (n x k) = (3 x 3):
                 PC1        PC2         PC3
team     -0.06810285 0.04199272  0.99679417
points   -0.91850806 0.38741460 -0.07907512
rebounds  0.38949319 0.92094872 -0.01218661

Cette fois, nous ne recevons aucune erreur car chaque colonne du bloc de données est numérique.

Méthode 2 : supprimer les colonnes non numériques du bloc de données

Une autre façon d’éviter l’erreur consiste simplement à supprimer toutes les colonnes non numériques du bloc de données avant d’utiliser la fonction prcomp() :

#remove non-numeric columns from data frame
df_new <- df[ , unlist(lapply(df, is.numeric))]

#view new data frame
df_new

  points rebounds
1     12       10
2      8        4
3     26        5
4     25        5
5     38        4
6     30        3
7     24        8
8     24       18
9     15       22

#calculate principal components
prcomp(df_new)

Standard deviations (1, .., p=2):
[1] 9.802541 6.093638

Rotation (n x k) = (2 x 2):
                PC1       PC2
points    0.9199431 0.3920519
rebounds -0.3920519 0.9199431

Encore une fois, nous ne recevons aucune erreur car chaque colonne du bloc de données est numérique.

Remarque : Dans la plupart des cas, la première méthode est la solution privilégiée car elle permet d’utiliser toutes les données plutôt que de supprimer certaines colonnes.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment corriger d’autres erreurs courantes dans R :

Comment réparer dans R : les arguments impliquent un nombre de lignes différent
Comment réparer dans R : erreur dans la sélection des arguments inutilisés
Comment réparer dans R : le remplacement a une longueur nulle