在打开精炼中将int字段转换为num

Question

我有这个dataset，我正在运行以下代码：

library(tidyverse)

adult_csv <- read.csv('./adult-csv.csv')

fields<-c('age','capital.gain','capital.loss','salaries') 

adult_csv %>%
            summarise_at(fields, funs(mean, median, max,min , sd))

不幸的是，与age字段相关的所有值都是na。

我用

检查了年龄细胞的类型

str(adult_csv[1])

它是int，同时其他字段都是num 所以，我认为问题来自于类型。

如何在开放精炼中将int转换为num？

Answer 1

我实际上是按照你的文件播放的，它完全打开了。

数据在那里，可以很好地总结。但是，我使用以下方法将空白转换为NA：

sapply(adult_csv, function(x){is.na(x)<-which(x == '');x}) 

然后使用数字，以便使用以下方法舍入您的平均值：  adult_csv$age<-as.numeric(adult_csv$age)

问题仍然存在，因为在计算中没有省略NA（在这种情况下为空值）。 我跑的时候

mean(adult_csv$age, na.rm=TRUE)

我得到了：

[1] 38.56958

你需要明确地告诉r从你的计算中删除na值，如果你想要有你年龄的全年平均值，你可以把它保留为整数。

在总结通话中尝试此操作：

(funs(mean(., na.rm = TRUE), median(., na.rm = TRUE), sd(., na.rm = TRUE)))

我测试了它并且有效。