r - CCA分析: Error in rowSums(X) : 'x' must be numeric

Question

我尝试从 vegan 包中进行 CA 分析。

这是我使用的代码:

install.packages("vegan")
library(vegan)

plots <- c("plotA", "plotB", "plotC", "plotD", "plotE")
animal1 <- c(2,7,4,8,1)
animal2 <- c(4,3,7,1,0)
animal3 <- c(8,5,0,1,3)
animal4 <- c(2,2,9,5,2)
animal5 <- c(1,6,9,8,7)

animalData <- data.frame (plots, animal1, animal2, animal3, animal4, animal5)
attach(animalData)

animalData.ca <- cca(animalData)

但是，我总是收到错误:

Error in rowSums(X) : 'x' must be numeric

我知道标签是一个因素，如果删除第一列，分析就会起作用。但随后分析会创建自己的标签，而我无法使用我的标签。有没有办法让我自己的标签(plotA、plotB 等)包含在内？

Answer 1

您需要将 plots 变量存储为 animalData 数据框的 rownames 属性，而不是作为实际数据中的变量.

你想要:

library(vegan)

plots <- c("plotA", "plotB", "plotC", "plotD", "plotE")
animal1 <- c(2,7,4,8,1)
animal2 <- c(4,3,7,1,0)
animal3 <- c(8,5,0,1,3)
animal4 <- c(2,2,9,5,2)
animal5 <- c(1,6,9,8,7)

animalData <- data.frame(animal1, animal2, animal3, animal4, animal5)
rownames(animalData) <- plots

animalData 现在应该如下所示:

> animalData
      animal1 animal2 animal3 animal4 animal5
plotA       2       4       8       2       1
plotB       7       3       5       2       6
plotC       4       7       0       9       9
plotD       8       1       1       5       8
plotE       1       0       3       2       7

然后是 CA

animalData.ca <- cca(animalData)

有效:

> animalData.ca
Call: cca(X = animalData)

              Inertia Rank
Total          0.3793     
Unconstrained  0.3793    4
Inertia is mean squared contingency coefficient 

Eigenvalues for unconstrained axes:
     CA1      CA2      CA3      CA4 
0.219528 0.099206 0.055572 0.005018

绘制该对象的结果

plot(animalData.ca, type = "text", scaling = 3)

如您所见，它使用了 animalData 数据框中的属性数据。

另外，不要像这样 attach() 数据集；它不是必需的，而且实际上很危险，因为数据不是附加的，而是一个独立的副本。