样本数据
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我想做什么?
我想计算硬币列的平均值和中位数,忽略缺失的值。
到目前为止我做了什么?
by_date <- group_by(df, date)上的数据分组by_date %>% summarise_each_(funs(mean(., na.rm = TRUE), median(., na.rm=TRUE)), names(by_date)[2])问题 summarise_each_返回的结果显示NaN for date 2013-10-01.这是否意味着函数没有忽略缺少的值?
发布于 2016-02-15 15:51:34
这里的问题是,2013-10-01年的所有值都是NA,所以不可能有一个平均值。NaN正试图告诉你这个。
如果您不希望在摘要中显示2013-10-01,那么可以选择如下所示的预先删除NA值:
by_date<-group_by(df[!is.na(df$coins),],date)https://stackoverflow.com/questions/35412784
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