聚合（df，...）返回 NA？

Question

我想通过变量 "id" 和 "var1"

在此数据框上应用聚合函数

df <- structure(list (id = c(1L,1L,1L,1L,2L,2L,2L,2L),
        var1 = structure(c(1L,1L,2L,2L,1L,1L,2L,2L),
          .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
        var2 = c(1L,2L,1L,2L,1L,2L,1L,2L),
        values = c(37L,20L,22L,18L,30L,5L,41L,50L)),
        .Names = c("id","var1","var2","values"),
        class = "data.frame", row.names = c(NA,-8L))

# looks like
> df
  id var1 var2 values
1  1    A    1     37
2  1    A    2     20
3  1    B    1     22
4  1    B    2     18
5  2    A    1     30
6  2    A    2      5
7  2    B    1     41
8  2    B    2     50

但是，如果我这样做，我会收到很多警告和一列满是 NA 的内容

> agg <- aggregate(df, by=list(df$id, df$var1), mean)
Warning messages:
1: In mean.default(X[[i]], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
2: In mean.default(X[[i]], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
3: In mean.default(X[[i]], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
4: In mean.default(X[[i]], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
> agg
  Group.1 Group.2 id var1 var2 values
1       1       A  1   NA  1.5   28.5
2       2       A  2   NA  1.5   17.5
3       1       B  1   NA  1.5   20.0
4       2       B  2   NA  1.5   45.5

有没有办法避免这些警告？由于这些，我的汇总结果是否丢失了一些数据？

Answer 1

试试这个

aggregate( . ~ id + var1 , data = df, mean)

#  id var1 var2 values
#1  1    A  1.5   28.5
#2  2    A  1.5   17.5
#3  1    B  1.5   20.0
#4  2    B  1.5   45.5

这里有一些其他选项

使用dplyr

library(dplyr)
df %>% group_by(id, var1) %>% summarize(var2 = mean(var2), values = mean(values))
#or simply
df %>% group_by(id, var1) %>% summarise_each(funs(mean))

#Source: local data frame [4 x 4]
#Groups: id
#  id var1 var2 values
#1  1    A  1.5   28.5
#2  2    A  1.5   17.5
#3  1    B  1.5   20.0
#4  2    B  1.5   45.5

使用data.table，你有两个选择：

library(data.table)
setDT(df)[, .(var2 = mean(var2), values = mean(values)), by = .(id, var1)] # option 1
setDT(df)[, lapply(.SD, mean), by=.(id,var1), .SDcols=c("var2","values")] # option 2

#   id var1 var2 values
#1:  1    A  1.5   28.5
#2:  1    B  1.5   20.0
#3:  2    A  1.5   17.5
#4:  2    B  1.5   45.5

使用ddply

library(plyr)
ddply(df, .(id,var1), colwise(mean))

#  id var1 var2 values
#1  1    A  1.5   28.5
#2  1    B  1.5   20.0
#3  2    A  1.5   17.5
#4  2    B  1.5   45.5

Answer 2

您需要将为参数 x 提供的数据框限制为您希望应用 FUN 的列。因此，在您的示例中，您希望将均值函数应用于按 id 和 var1 分组的值列，因此您需要指定 df$values 而不仅仅是 df:

agg <- aggregate(df$values, by=list(df$id, df$var1), mean)

Answer 3

因为您的第一个参数 (data=df, ...) 要求它聚合所有 df 的列（而不仅仅是单个列 values）。

你想要(data=df$values,....

或者用别人说的公式界面

聚合（df，...）返回 NA？

aggregate(df, ...) returning NAs?

warnings

aggregate

r

dataframe

na