我有一个包含12列或更多列的数据框-非常大的数据集。每行代表一组数据点，我需要为其计算平均值，中位数，Q1，Q3，偏度和峰度。但是，某些面向日期的列的值为零-我不希望在出现该行的第一个非零值之前开始计算。此外，某些感兴趣的项目以零个字符串结尾-计算需要在列与列之间出现连续的零来停止。更糟糕的是，第一个和最后一个非零条目之间的某些数据点实际上可以为0-因此我不能只替换所有零或排除所有零。我还想创建一些标识符列来识别偏斜度等。
我是R的新手，对循环有麻烦。我尝试创建单独的数据帧，用NA替换零，等等。我能够产生结果，但是它们将前零和后零归为真实数据点，这使我的计算不可行。
我获取了数据集的一个子集并将其转置（因为我无法找到一种方法来逐行进行偏度，峰度等计算。
df_t_data <- transpose(df_data_subset2)
df_t_data <- data.matrix(df_t_data)
df_data_skew <- skewness(df_t_data, na.rm = TRUE)
我不知道该怎么做，是逐行缩减数据集，但又将它们与精确的计算放在一起。
我需要类似以下的输出：
Sep Vol Oct Vol ... Feb Vol Mar Vol Apr Vol May Vol
0 0 ... 2 6 16 6
0 0 ... 0 0 0 0
0 328 ... 2718 4792 4595 3232
Jun Vol Q1 Q2 Q3 Mean Skewness Kurtosis
0 0 0 3 2.666666667 2.017281797 6.150746944
0 0 0 0 0
4245 1342.75 2481.5 3485.25 2386.333333 -0.088994825 1.875574703
转置和操纵数据框；用NA替换零（但有一些我不应该拥有的零）。
数据列（显示前导/后缀零），列出的每个统计信息的列，以及基于偏斜/峰度水平的一些“标记”列。