平均返回NaN除了na.rm = TRUE

的樣本數據平均返回NaN除了na.rm = TRUE

date  coins 
2013-10-01 NA  
2013-10-01 NA  
2013-10-01 NA  
2013-11-01 10  
2013-11-01 NA  
2013-11-01 20  
2013-11-01 30  
2013-11-01 40  
2013-12-30 NA  
2013-12-30 22  
2013-12-30 24 
2013-12-30 25

我要做些什麼？

我想計算硬幣列的平均值和中值，忽略缺失值。

到目前爲止我做了什麼？

分組上日期變量的數據by_date <- group_by(df, date)
利用總結的數據：by_date %>% summarise_each_(funs(mean(., na.rm = TRUE), median(., na.rm=TRUE)), names(by_date)[2])

問題通過summarise_each_返回的結果表明NaN的日期2013年10月1日 。這是否意味着該功能不會忽略缺失值？

來源

2016-02-15 Imran Ali

這意味着你這樣做'平均（NA，na.rm = TRUE）'你可以設置一個檢查，如果一個組的所有值都是NA，那麼使用na.rm = FALSE – rawr

作爲一個附註，而不是'... summarise_each_（funs（... ），names（by_date）[2]）''你可以使用'... summarise_each（funs（...），2）' –

@docendodiscimus謝謝你的建議，但是當我改變參數時，你建議R響應錯誤'UseMethod中的錯誤（「as.lazy_dots」）： 'as.lazy_dots'applie沒有適用的方法d到類「c（'double'，'numeric'）」' –

這裏的問題是，2013-10-01的所有值都是NA，所以不可能有這個意思。 R是R試圖告訴你這一點。

如果你寧願只是沒有2013年10月1日在摘要中顯示，一個選擇是擺脫前期這樣NA值：

by_date<-group_by(df[!is.na(df$coins),],date)

來源

2016-02-15 15:51:34 mrip

平均返回NaN除了na.rm = TRUE

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