我遇到dplyr的意外行为：
library(dplyr)
df <- structure(list(date = c("2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06"), abc = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 20, 20, 16,
14, 9, 8, 6, 5, 5, 6, 7, 13, 24, 52, 65, 68, 66, 65, 58, 47,
21, 6, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 19, 19, 15, 11, 8, 8, 5, 4, 4, 4, 5,
9, 17, 31, 43, 49, 52, 52, 47, 32, 21, 6, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 14,
14, 14, 15, 18, 18, 14, 14, 14, 15, 19, 29, 46, 58, 62, 69, 71,
67, 56, 40, 25, 8, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 18, 18, 14, 12, 9, 7, 5,
4, 5, 5, 7, 9, 17, 30, 36, 49, 52, 54, 54, 42, 32, 15, 5, 1)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -240L), .Names = c("date", "abc"))
df %>%
group_by(date) %>%
mutate(peak_max_index = as.numeric(which.max(as.numeric(abc))))
对于peak_max_index为41的所有行，我希望返回的是date 2016-05-04。但奇怪的是，peak_max_index是NA。更奇怪的是，如果在运行date命令之前踢出2016-05-03为dplyr的所有行，则结果完全正确。这是一个错误吗？
答案 0 :(得分：-1)
您正在评估公式NA's中的which.max()。只需使用NA's消除!is.na()。
df %>%
group_by(date) %>%
mutate(peak_max_index = max(df$abc[!is.na(df$abc)]))