Question

当我在我的数据集上运行以下代码时，我得到一个输出（显示部分显示），如下所示：

all_countries_ts[,grepl("Muslims", colnames(all_countries_ts))]

             Senegal Muslims Serbia Muslims Seychelles Muslims
1970-01-01         3693807         200000                170
2000-01-01         8936283         529322                730
2010-01-01        11713126         527598                821
2015-01-01        13621382         471414                844

但是，当我尝试使用函数apply.yearly来表示这些年来的总和时，我得到了一个NA结果：

apply.yearly(all_countries_ts[,grepl("Muslims", colnames(all_countries_ts))], FUN = sum)

1970-01-01   NA
2000-01-01   NA
2010-01-01   NA
2015-01-01   NA

有趣的是，它适用于某些输入但不适用于其他输入。例如，如果我使用输入“Agnostics”而不是“Muslims”，我会得到一个好结果。没有错误，所以我似乎无法弄清楚到底发生了什么。

all_countries_ts存储为xts对象。需要注意的一点是，apply.yearly（）始终处理此数据集的子集。我写了一个函数，你可以在下面看到它：

sum_by_category <- function(religious_group, dataset) {
apply.yearly(dataset[,grepl(paste(religious_group), colnames(dataset))], FUN = 
sum)
}

country_search <- function(country_name, z){
  z <- foreach(i = 1:length(country_name), .combine = merge.xts) %do%{
    all_countries_ts[,grepl(country_name[i], colnames(all_countries_ts))]
  }
  return(z)}

当我输入以下内容时，它完美无缺：

sum_by_category("Muslims", country_search("Senegal"))
               Senegal Muslims
1970-01-01         3693807
2000-01-01         8936283
2010-01-01        11713126
2015-01-01        13621382

我真的无法弄清楚正在发生什么，因为它适用于某些输入，而不是其他输入。提前感谢任何帮助/见解！

Answer 1

xts::apply.yearly期望x参数可强制转换为xts个对象。也许您的data.frame不是xts兼容的数据框。

apply.yearly的帮助解释了：

参数

x     an time-series object coercible to xts
FUN   an R function

我根据OP共享的数据创建了一个示例数据，并将其转换为xts类。 apply.yearly可以正常使用。

library(xts)

# Convert data.frame to xts class
all_countries_ts <- xts(df[,-1], order.by = df$Date)

#Now one can use `apply.yearly`
apply.yearly(all_countries_ts[,grepl("Muslims", colnames(all_countries_ts))], FUN = sum)

#                [,1]
# 1970-01-01  3893977
# 2000-01-01  9466335
# 2010-01-01 12241545
# 2015-01-01 14093640

已编辑：审核OP的数据表明，对于许多列，它包含NA，导致总和显示为NA。修复很简单。 OP需要用作：

apply.yearly(all_countries_ts[,grepl("Muslims",colnames(all_countries_ts))],
                FUN = sum, na.rm = TRUE)

#                  [,1]
# 1970-01-01  570772699
# 2000-01-01 1292170756
# 2010-01-01 1571250533
# 2015-01-01 1734531709

数据：

df <- read.table(text = 
" Date             'Senegal Muslims' 'Serbia Muslims' 'Seychelles Muslims' Others
1970-01-01         3693807         200000                170               200
2000-01-01         8936283         529322                730              100
2010-01-01        11713126         527598                821              300
2015-01-01        13621382         471414                844              500",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

#convert Date column to Date format
df$Date <- as.Date(df$Date)

apply.yearly（）适用于子集，但不适用于R

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