ऑब्जेक्ट में त्रुटि [seq_len (ile)]: प्रकार 'प्रतीक' का ऑब्जेक्ट सबसेट करने योग्य नहीं है

Question

मैं रेंडर स्टेटमेंट का उपयोग करके एक आरएमडी फ़ाइल को पीडीएफ में कनवर्ट करने की कोशिश कर रहा हूं।

render("MiningReport.Rmd", "pdf_document",output_dir = "C:/ProjectSocial/Reports/Twitter/Maybelline") 

मैं

Quitting from lines 109-113 (MiningReport.Rmd) 
Error in object[seq_len(ile)] : 
    object of type 'symbol' is not subsettable 

इसका कारण यह है मेरे लिए बहुत अजीब लग रहा है नीचे के रूप में एक त्रुटि हो रही है जब मैं RMD फाइल तो ऐसी कोई त्रुटि और पीडीएफ रिपोर्ट सफलतापूर्वक उत्पन्न किया जाता है बुनी और जब मैं कोशिश रेंडर स्टेटमेंट का उपयोग करके ऐसा करने के लिए यह त्रुटि देता है। क्या कोई यह बता सकता है कि क्या हो रहा है? नीचे दिए गए कोड हिस्सा जहां त्रुटि

```{r assoc ,echo=F,message=FALSE} 
library(tm) 
findAssocs(myTdm,df$term[1:10],0.5) 
``` 

में ढोंगी जब मैं ऊपर हिस्सा तो हटाने कोड के अगले हिस्सा के लिए एक ही त्रुटि तब होती है। नीचे मेरी आरएमडी फाइल है। मैं निर्दिष्ट निर्देशिका में मौजूद फाइलों में संग्रहीत ट्वीट्स में पढ़ रहा हूं।

```{r computedate,echo = FALSE} 
date1 <-format(Sys.Date() - 7,"%B %d") 
date2 <-format(Sys.Date() - 1,"%B %d, %Y") 

``` 

# This report has been created on twitter data from `r date1` to `r date2`. 
# Analysis of Tweets 
## Below we can see the most frequent words. 

```{r frequent,echo=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,cache=TRUE} 

setwd("C:/ProjectSocial/Data/TwitterData/Maybelline") 

library(devtools) 
library(twitteR) 
library(tm) 
library(ggplot2) 
library(graph) 
library(Rgraphviz) 
library(wordcloud) 
library(topicmodels) 
library(data.table) 
library(fpc) 
library(igraph) 
library(xlsx) 
library(stringr) 

tweets.df<-data.frame(text=character(),favorited=character(),favoriteCount=numeric(),replyToSN=character(), 
       created=as.POSIXct(character()),truncated=character(),replyToSID=character(),id=character(),replyToUID=character(),statusSource=character(),screenName=character(),retweetCount=numeric(), 
isRetweet=character(),retweeted=character(),longitude=character(),latitude=character(),stringsAsFactors =F) 
i<-1 
while(i<=7){ 
    since<-Sys.Date()-i 
    file<-read.xlsx2(file=paste("Maybelline",since,".xlsx",sep=""), 1,colClasses = c(rep("character",2), 
    "numeric","character","POSIXct",rep("character",6),"numeric",rep("character",4)), stringsAsFactors=F) 

    tweets.df<-rbind(tweets.df,file) 
    i<-i+1 
} 

j<-1 
HashTagsList<-c() 
HashTags<-str_extract_all(tweets.df$text,"#\\S+") 
HashTags<-HashTags[!HashTags %in% c("character(0)")] 

while (j<=length(HashTags)){ 

    HashTagsList<-c(HashTagsList,HashTags[[j]]) 
    j<-j+1 
} 
HashTagsList<- gsub("#", "", HashTagsList) 
HashTagsList<-unique(HashTagsList) 
HashTagsList<-gsub("[^[:alnum:] ]", "", HashTagsList) 

k<-1 
HandleTagsList<-c() 
HandleTags<-str_extract_all(tweets.df$text,"@\\S+") 
HandleTags<-HandleTags[!HandleTags %in% c("character(0)")] 
while (k<=length(HandleTags)){ 

    HandleTagsList<-c(HandleTagsList,HandleTags[[k]]) 
    k<-k+1 
} 

HandleTagsList<- gsub("@", "", HandleTagsList) 
HandleTagsList<-unique(HandleTagsList) 
HandleTagsList<-gsub("[^[:alnum:] ]", "", HandleTagsList) 

tweets.df$text<-gsub("#\\S+", "", tweets.df$text) 
tweets.df$text<-gsub("@\\S+", "", tweets.df$text) 

Tweets.df<-subset(tweets.df,isRetweet=="FALSE") 
Tweets.df$text<-gsub("[^[:alpha:] ]", " ", Tweets.df$text) 
Tweets.df$text<-tolower(Tweets.df$text) 

myCorpus <-Corpus(VectorSource(Tweets.df$text)) 
myStopwords<-c(stopwords("english"),"maybelline","https","like","bring","make","thought","please","maybe", 
       "know","just","want","wearing","really","last","better","best","first") 
myCorpus<-tm_map(myCorpus,removeWords,myStopwords) 
myCorpus<-tm_map(myCorpus,removeWords,HashTagsList) 
myCorpus<-tm_map(myCorpus,removeWords,HandleTagsList) 

myCorpus <- tm_map(myCorpus, PlainTextDocument) 
myTdm<-TermDocumentMatrix(myCorpus,control=list(wordLengths=c(4,13))) 
freq.Terms<- findFreqTerms(myTdm,lowfreq=20) 
termFrequency <- rowSums(as.matrix(myTdm)) 
termFrequency <- subset(termFrequency, termFrequency>=20) 
df <- data.frame(term=names(termFrequency), freq=termFrequency,stringsAsFactors = F) 
df <- df[order(-df$freq),] 
rownames(df) <- NULL 
print(head(df,50), row.names = FALSE) 
df<-head(df,40) 
ggplot(df,aes(x=term,y=freq)) + geom_bar(stat="identity") + xlab("Terms") +ylab("Count") +coord_flip() 

``` 

## Below we can find all the words which are associated with the top 10 most frequent words and having correlation > 0.5. 

```{r assoc ,echo=F,message=FALSE} 

library(tm) 
findAssocs(myTdm,df$term[1:10],0.5) 

``` 

किसी भी मदद की सराहना की धन्यवाद

Answer 1

त्रुटि आ रहा था क्योंकि मैं गूंज = एफ बजाय गूंज = FALSE इस्तेमाल किया। एफ या टी को प्रतीकों के रूप में माना जाता है और इसलिए यह समस्या पैदा करता है। क्यों एफ (या टी) प्रतीक (? देख is.symbol को पता है कि एक प्रतीक है) है:

> str(alist(warning = F)) 
List of 1 $ warning: symbol F > str(alist(warning = FALSE)) List of 1 $ warning: logi FALSE