df_transpose=df_transposed[,complete.cases(df_transposed)] > fviz_nbclust(df_transpose, kmeans, method = "wss") Error in do_one(nmeth) : 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg1)
时间: 2023-11-28 08:49:56 浏览: 38
这个错误可能是因为你的数据包含缺失值(NA/NaN/Inf)导致的。在进行聚类前,可以先使用 `complete.cases()` 函数将包含缺失值的行或列删除。例如,如果你想要删除包含缺失值的列,可以使用如下代码:
```R
df_transpose <- df_transposed[, complete.cases(df_transposed)]
```
然后再运行 `fviz_nbclust()` 函数进行聚类。
相关问题
fviz_nbclust(df_transpose, kmeans, method = "wss") Error in do_one(nmeth) : 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg1),df_transpose中没有缺失值为什么还会这样
出现这个错误可能是因为 `df_transpose` 中包含了缺失值,你可以尝试使用 `na.omit()` 函数来删除缺失值,例如:
```
fviz_nbclust(na.omit(df_transpose), kmeans, method = "wss")
```
如果仍然有问题,可以尝试查看其他参数是否正确设置。另外,也可以尝试使用其他的聚类方法,例如层次聚类(hierarchical clustering)或 DBSCAN 等。
last_row = df.iloc[-1] 行列交换
如果需要将 `last_row` 的行和列交换后再添加到 `forestdata` 中,可以使用 `pandas.DataFrame.transpose()` 函数进行转置,示例代码如下:
```python
# 获取 df 的最后一行数据,并将其转置
last_row = df.iloc[-1].to_frame().transpose()
# 将最后一行数据添加到 forestdata 中
forestdata = forestdata.append(last_row, ignore_index=True)
```
这里的 `last_row` 变量是一个 pandas Series,包含了 `df` 的最后一行数据。`to_frame()` 函数将其转换为一个 DataFrame,然后使用 `transpose()` 函数将其行和列交换。由于 `append` 函数默认按行添加数据,因此需要将 `last_row` 转置后才能直接添加到 `forestdata` 中。
需要注意的是,`transpose()` 函数返回的是一个新的 DataFrame,因此需要使用 `to_frame()` 将 `last_row` 转换为 DataFrame 后再进行转置。