Question

我的数据如下：

<androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:orientation="horizontal">


    <TextView
        android:id="@+id/chat_message"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="Lorem ipsum"
        app:layout_constrainedWidth="true"
        app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent"
        app:layout_constraintHorizontal_bias="1.0"
        app:layout_constraintStart_toStartOf="parent"
        app:layout_constraintTop_toTopOf="parent"
        app:layout_constraintWidth_default="wrap" />

    <TextView
        android:id="@+id/tvRate"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_marginStart="@dimen/half_margin"
        android:background="@drawable/tag_marketplace_backround"
        android:paddingStart="@dimen/half_margin"
        android:paddingEnd="@dimen/half_margin"
        android:text="@string/market"
        android:textAllCaps="true"
        android:textColor="@android:color/white"
        android:textSize="12sp"
        app:layout_constraintStart_toEndOf="@id/chat_message"
        app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" />
</androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>

（实际上，多年来有更多的列，其中有些是Y行中的非NA。但这将解决我的问题。）

我要进行操作...

library(tidyverse)
df <- tibble(
  Type = c(rep("A", 2), rep("B", 2), rep("A", 2), rep("B", 2)),
  Source = c(rep("X", 4), rep("Y", 4)),
  ID = c(1001:1008),
  January = c(11, 22, 10, 30, NA, NA, NA, NA),
  February = c(10, 42, 15, 27, NA, NA, NA, NA) 
)

...但是我收到错误newDF <- df %>% group_by(Type, Source) %>% summarize(theTotal = sum(January:February, na.rm = TRUE))。我知道为什么会收到此错误：在某些行中，一月和二月是NA。即使一月仍然是NA，即使二月在这些行中都有数字，我也会收到此错误。

我的问题是：1）为什么Error in January:February : NA/NaN argument不足以阻止这种情况的发生？ 2）我可以对我的代码执行什么操作，以确保对于A / B和Y的那些组合我得到0？

Answer 1

在这种情况下，可能可以使用summarise_at，然后使用sum创建单个列。在grouping_by感兴趣的列之后，我们得到了。列“一月”至“二月”中的sum作为单行。 summarise_at，然后ungroup，然后再次获得sum

library(dplyr)
df %>%
   group_by(Type, Source) %>%
   summarise_at(vars(January:February), sum, na.rm = TRUE) %>%
   ungroup %>%
   transmute(Type, Source, 
    theTotal = rowSums(select(.,January:February), na.rm = TRUE))
# A tibble: 4 x 3
#  Type  Source theTotal
#   <chr> <chr>     <dbl>
#1 A     X            85
#2 A     Y             0
#3 B     X            82
#4 B     Y             0

或者另一个选择是

library(purrr)
df %>% 
  group_split(Type, Source) %>%
  map_dfr(~ .x %>%
           summarise(Type = first(Type),  Source = first(Source), 
theTotal = select(., January:February) %>% unlist %>% sum(., na.rm = TRUE)))
# A tibble: 4 x 3
#  Type  Source theTotal
#  <chr> <chr>     <dbl>
#1 A     X            85
#2 A     Y             0
#3 B     X            82
#4 B     Y             0

为什么在这里会出现NA / NaN错误，我该怎么办？

1 个答案: