Mensaje de advertencia: En `...`: nivel de factor no válido, NA generado

No entiendo por qué recibí este mensaje de advertencia.

> fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3))
> fixed[1, ] <- c("lunch", 100)
Warning message:
In `[<-.factor`(`*tmp*`, iseq, value = "lunch") :
  invalid factor level, NA generated
> fixed
  Type Amount
1 <NA>    100
2           0
3           0

El mensaje de advertencia se debe a que su variable "Tipo" se convirtió en un factor y "almuerzo" no era un nivel definido. Use la stringsAsFactors = FALSEbandera cuando cree su marco de datos para forzar que "Tipo" sea un carácter.

> fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3))
> str(fixed)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ Type  : Factor w/ 1 level "": NA 1 1
 $ Amount: chr  "100" "0" "0"
> 
> fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3),stringsAsFactors=FALSE)
> fixed[1, ] <- c("lunch", 100)
> str(fixed)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ Type  : chr  "lunch" "" ""
 $ Amount: chr  "100" "0" "0"

Si está leyendo directamente desde un archivo CSV, haga lo siguiente.

myDataFrame <- read.csv("path/to/file.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

Aquí hay un enfoque flexible , se puede utilizar en todos los casos, en particular:

1. para afectar solo una columna , o
2. el dataframese ha obtenido a partir de la aplicación de las operaciones anteriores (por ejemplo, no abrir inmediatamente un archivo , o la creación de una nueva trama de datos).

Primero, desfactorice una cadena usando la as.characterfunción y, luego, vuelva a factorizar con la función as.factor(o simplemente factor):

fixed <- data.frame("Type" = character(3), "Amount" = numeric(3))

# Un-factorize (as.numeric can be use for numeric values)
#              (as.vector  can be use for objects - not tested)
fixed$Type <- as.character(fixed$Type)
fixed[1, ] <- c("lunch", 100)

# Re-factorize with the as.factor function or simple factor(fixed$Type)
fixed$Type <- as.factor(fixed$Type)

La forma más fácil de solucionar esto es agregar un nuevo factor a su columna. Use la función de niveles para determinar cuántos factores tiene y luego agregue un nuevo factor.

    > levels(data$Fireplace.Qu)
    [1] "Ex" "Fa" "Gd" "Po" "TA"
    > levels(data$Fireplace.Qu) = c("Ex", "Fa", "Gd", "Po", "TA", "None")
    [1] "Ex"   "Fa"   "Gd"   "Po"   " TA"  "None"

Tengo un problema similar que los datos recuperados del archivo .xlsx. Desafortunadamente, no pude encontrar la respuesta correcta aquí. Lo manejé solo con dplyr como a continuación, lo que podría ayudar a otros:

#install.packages("xlsx")
library(xlsx)
extracted_df <- read.xlsx("test.xlsx", sheetName='Sheet1', stringsAsFactors=FALSE)
# Replace all NAs in a data frame with "G" character
extracted_df[is.na(extracted_df)] <- "G"

Sin embargo, no pude manejarlo con el readxlpaquete que no tiene un parámetro similar al stringsAsFactors. Por la razón, me mudé al xlsxpaquete.