資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法學為什麼即使在 R 中使用 dplyr 將 na.rm 設定為 TRUE，均值也是 NaN？
如果使用 dplyr 包將 na.rm 設定為 TRUE，則統計運算的輸出結果為 NaN。為避免這種情況，我們需要排除 na.rm。請按照以下步驟瞭解兩者之間的區別：
- 首先，建立一個數據框。
- 如果資料框中存在 NA，則使用 na.rm 設定為 TRUE 來彙總資料框。
- 不將 na.rm 設定為 TRUE 來彙總資料框。
建立資料框
讓我們建立一個如下所示的資料框：
Group&li;-rep(c("First","Second","Third"),times=c(3,10,7))
Response&li;-rep(c(NA,3,4,5,7,8),times=c(3,2,5,2,4,4))
df&li;-data.frame(Group,Response)
df執行上述指令碼後，將生成以下輸出（由於隨機化，此輸出將在您的系統上有所不同）：
Group Response 1 First NA 2 First NA 3 First NA 4 Second 3 5 Second 3 6 Second 4 7 Second 4 8 Second 4 9 Second 4 10 Second 4 11 Second 5 12 Second 5 13 Second 7 14 Third 7 15 Third 7 16 Third 7 17 Third 8 18 Third 8 19 Third 8 20 Third 8
使用 na.rm 設定為 TRUE 彙總資料框
載入 dplyr 包並使用每個組的 Response 均值彙總資料框 df：
library(dplyr)
Group<-rep(c("First","Second","Third"),times=c(3,10,7))
Response<-rep(c(NA,3,4,5,7,8),times=c(3,2,5,2,4,4))
df<-data.frame(Group,Response)
df%>%group_by(Group)%>%summarise(mean=mean(Response,na.rm=TRUE))# A tibble: 3 x 2 Group mean <chr> <dbl> 1 First NaN 2 Second 4.3 3 Third 7.57
不將 na.rm 設定為 TRUE 彙總資料框
不將 na.rm 設定為 TRUE，使用每個組的 Response 均值彙總資料框 df：
Group<-rep(c("First","Second","Third"),times=c(3,10,7))
Response<-rep(c(NA,3,4,5,7,8),times=c(3,2,5,2,4,4))
df<-data.frame(Group,Response)
df%>%group_by(Group)%>%summarise(mean=mean(Response))# A tibble: 3 x 2 Group mean <chr> <dbl> 1 First NA 2 Second 4.3 3 Third 7.57
更新於：2021年8月13日
777 次瀏覽
廣告