使用R,我即将用aggregate(..., mean)
计算分组方法。然而,平均回报是错误的。
testdata <-read.table(text="
a b c d year
2 10 1 NA 1998
1 7 NA NA 1998
4 6 NA NA 1998
2 2 NA NA 1998
4 3 2 1 1998
2 6 NA NA 1998
3 NA NA NA 1998
2 7 NA 3 1998
1 8 NA 4 1998
2 7 2 5 1998
1 NA NA 4 1998
2 5 NA 6 1998
2 4 NA NA 1998
3 11 2 7 1998
1 18 4 10 1998
3 12 7 5 1998
2 17 NA NA 1998
2 11 4 5 1998
1 3 1 1 1998
3 5 1 3 1998
",header=TRUE,sep="")
aggregate(. ~ year, testdata,
function(x) c(mean = round(mean(x, na.rm=TRUE), 2)))
colMeans(subset(testdata, year=="1998", select=d), na.rm=TRUE)
aggregate
表示群组d
的{{1}}平均值为4.62,但为4.5。
仅将数据减少到一列,1998
使其正确:
aggregate
我的aggregate(. ~ year, test[4:5],
function(x) c(mean = round(mean(x, na.rm=TRUE), 2)))
+ aggregate()
功能出了什么问题?
答案 0 :(得分:5)
聚合在将任何列传递给均值函数之前,在任何列中取出包含NA的行。尝试在没有na.rm=TRUE
的情况下运行您的聚合调用 - 它仍然有效。
要解决此问题,您需要将聚合中的默认na.action更改为na.pass:
aggregate(. ~ year, testdata,
function(x) c(mean = round(mean(x, na.rm=TRUE), 2)), na.action = na.pass)
year a b c d
1 1998 2.15 7.89 2.67 4.5