Cómo solucionar el error de argumento no numérico de operador binario en R

Es posible que te hayas encontrado con este error al programar en R: Error: non-numeric argument to binary operator. Esto puede ocurrir al realizar una operación matemática sobre datos que contienen valores no numéricos, como cadenas o caracteres.

En este tutorial, te guiaré sobre cómo abordar y solucionar este error. Primero daré una breve respuesta y luego profundizaré para que puedas entender mejor por qué se produce este error.

La respuesta breve: Cómo solucionar el error de argumento no numérico de operador binario en R

Para los que tengan prisa, solucionar el error de argumento no numérico a operador binario en R implica convertir los datos a tipos numéricos antes de realizar las operaciones aritméticas. Este método garantiza que todos los elementos de tus datos son adecuados para los cálculos matemáticos.

En el siguiente ejemplo, la función as.numeric() convierte directamente el vector characters en numérico, garantizando que la operación de suma se realice sin error.

characters <- c("5", "10", "15")

characters <- as.numeric(characters)

result <- characters + 10

print(result)

Por qué se produce el error

En R, las operaciones aritméticas están diseñadas para trabajar con tipos de datos numéricos. Cuando te encuentres con el error argumento no numérico de operador binario, suele indicar un uso incorrecto de los operadores aritméticos con tipos de datos no numéricos, como cadenas o factores. Para saber más sobre los tipos de datos en R, lee nuestro tutorial Tipos de datos en R.

Esto puede ocurrir en varias situaciones habituales:

• Operaciones con cadenas de caracteres: El error puede producirse al intentar realizar operaciones aritméticas con datos de texto.
• Operaciones con tipos de datos factoriales: El error se produce cuando R convierte cadenas en factores dentro de marcos de datos, especialmente al importar datos, lo que da lugar a tipos no numéricos no deseados.
• Operaciones con listas u otras estructuras complejas: El error también se produce al utilizar operadores aritméticos en listas o estructuras similares inadecuadas para tales operaciones.

Cómo reproducir y solucionar el error

En nuestro primer ejemplo, vemos este mensaje de error porque los elementos del vector characters no son de tipo numérico, sino cadenas de caracteres.

characters <- c("5", "10", "15")

result <- characters + 10

print(result)

Para solucionarlo, convertimos a numérico utilizando as.numeric():

characters <- c("5", "10", "15")

characters <- as.numeric(characters)

result <- characters + 10

print(result)

Cómo reproducir y solucionar el error por factores

En nuestro siguiente ejemplo, reproduciremos el error para los factores.

factors <- factor(c("5", "10", "15"))

result <- factors + 10

print(result)

Para solucionarlo, convertimos a numérico convirtiendo primero a carácter. Hacemos esto porque, en R, los factores se almacenan como vectores enteros con un conjunto correspondiente de niveles de caracteres.

Cuando conviertes un factor directamente a numérico utilizando as.numeric(), R devuelve los códigos enteros subyacentes, que es la representación entera interna de los niveles del factor, en lugar de los valores de caracteres reales. Al convertir el factor en un carácter, primero se recuperan los niveles reales como cadenas de caracteres, que luego se pueden convertir correctamente en valores numéricos.

factors <- factor(c("5", "10", "15"))

factors <- as.numeric(as.character(factors))

result <- factors + 10

print(result)

Cómo reproducir y solucionar el error de las listas

En nuestro siguiente ejemplo, reproduciremos el error para las listas. 

list_data <- list("5", "10", "15")

result <- list_data + 10

print(result)

Para solucionarlo, extraemos y convertimos los elementos en numéricos. La función unlist() convierte la lista en un vector. 

list_data <- list("5", "10", "15")

list_data <- as.numeric(unlist(list_data))

result <- list_data + 10

print(result)

Cómo reproducir y solucionar el error para tipos de datos mixtos

El siguiente ejemplo es un poco más complicado. Ninguna de nuestras técnicas anteriores funcionaría en este caso porque nos encontraríamos con "20a" que no se puede convertir en un valor numérico. 

La función sapply() ofrece una buena solución en este caso. Aplica una función determinada a cada elemento de nuestro vector. En nuestro caso, definimos una función que intenta convertir cada elemento en un valor numérico.

mixed_data <- list("5", 10, "15", "20a")

numeric_data <- sapply(mixed_data, function(x) {
  if (is.numeric(x)) {
    return(x)
  } else if (!is.na(as.numeric(x))) {
    return(as.numeric(x))
  } else {
    return(NA)
  }
})

result <- numeric_data + 10

print(result)

Para obtener más información sobre la programación funcional en R, consulta nuestro curso Programación funcional intermedia con purrr. Para más información sobre la familia de funciones apply(), lee nuestro Tutorial sobre la familia de funciones Aplicar de R. 

Cosas adicionales que debes saber

Depuración con rastreo

Cuando se produce un error, traceback() puede ser una valiosa herramienta de depuración. Proporciona una secuencia de llamadas que condujeron al error, ayudándote a identificar el punto exacto del fallo.

traceback()

Tras ejecutar este comando, R imprimirá la secuencia de llamadas a funciones que condujeron al error. Esto puede dar una idea de dónde pueden haberse introducido los datos no numéricos.

Revisar los métodos de introducción de datos

También puedes comprobar cómo se importan los datos y asegurarte de que se convierten correctamente. Al importar datos, especialmente de archivos CSV, R puede convertir automáticamente los datos de caracteres en factores. Es importante controlar este comportamiento para garantizar que tus datos se importan correctamente.

# Assuming data is read from a CSV incorrectly imported as factors
data <- read.csv("data.csv", stringsAsFactors = TRUE)

data$column <- as.numeric(as.character(data$column))

En este ejemplo, los datos se importan desde un archivo CSV con stringsAsFactors configurado en TRUE. A continuación, convertimos la columna del factor en un carácter y, posteriormente, en numérico para garantizar un tipo de datos adecuado para las operaciones aritméticas.

Cómo evitar el error

Utilizar comprobaciones condicionales

Para evitar que se produzca este error, intenta aplicar comprobaciones condicionales para asegurarte de que los tipos de datos son adecuados para las operaciones. Comprobar el tipo de datos y manejar condicionalmente las conversiones necesarias es una buena práctica antes de realizar operaciones.

En el siguiente ejemplo, comprobamos si los datos son numéricos. Si no, lo convertimos en numérico antes de proceder a la operación aritmética. Esto detecta los tipos de datos erróneos y los convierte en numéricos. 

data <- "20"

if(is.numeric(data)) {
  result <- data + 10
} else {
  data <- as.numeric(data)
  result <- data + 10
}

print(result)

Conclusión y recursos adicionales

Espero que este artículo te haya servido para resolver tu problema. Errores como el error de argumento no numérico a operador binario son comunes en programación, y saber cómo tratarlos es importante. Comprender los tipos de datos y las conversiones adecuadas puede ayudar a evitar que se produzca este error.

Para ayudarte con R, puedes consultar nuestras hojas de trucos de R o nuestro curso gratuito Introducción a R o, para un conocimiento más profundo, prueba nuestro Curso de Habilidades de Programación en R.