除了na.rm=TRUE之外，mean返回NaN

Question

示例数据

date        coins   
2013-10-01  NA      
2013-10-01  NA      
2013-10-01  NA      
2013-11-01  10      
2013-11-01  NA      
2013-11-01  20      
2013-11-01  30      
2013-11-01  40      
2013-12-30  NA      
2013-12-30  22      
2013-12-30  24
2013-12-30  25

我想做什么？

我想计算硬币一列的平均值和中位数，忽略缺失值。

我到目前为止做了什么？

1. 按日期变量对数据进行分组 by_date <- group_by(df, date)
2. 使用以下方法对数据进行汇总：by_date %>% summarise_each_(funs(mean(., na.rm = TRUE), median(., na.rm=TRUE)), names(by_date)[2])

问题 summarise_each_返回的结果在日期2013-10-01处显示NaN。这是否意味着该函数没有忽略缺失值？

- Imran Ali

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这句话的意思是，你正在使用 mean(NA, na.rm = TRUE) 这个函数，如果一个组里面所有的值都是 NA，那么可以设置一个检查，将 na.rm 参数设为 FALSE。请注意，我已经尽力使翻译通俗易懂，但没有改变原文的含义。 - rawr

顺便提一下，你可以使用... summarise_each(funs(...), 2)而不是... summarise_each_(funs(...), names(by_date)[2])。 - talat

@docendodiscimus 感谢您的建议，但是当我按照您的建议更改参数时，R会响应错误 Error in UseMethod("as.lazy_dots") : no applicable method for 'as.lazy_dots' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"。 - Imran Ali

@ImranAli，你需要使用summarise_each而不是summarise_each_来实现我的建议。 - talat

Answer 1

这里的问题在于2013-10-01的所有数值都是NA，因此无法计算平均值。 NaN是R试图告诉您这一点。

如果您不想让2013-10-01出现在摘要中，一种选择是事先处理掉NA值，就像这样：

by_date<-group_by(df[!is.na(df$coins),],date)

- mrip

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读者请注意：R: Why does mean(NA, na.rm = TRUE) return NaN。 - Zheyuan Li