聚合方法以不同方式处理缺失值 (NA)

Question

这是一个缺少值的简单数据框：

M = data.frame( Name = c('name', 'name'), Col1 = c(NA, 1) , Col2 = c(1, 1))
#   Name Col1 Col2
# 1 name   NA    1
# 2 name    1    1

当我使用formula 方法按组（“名称”）使用aggregate 到sum 变量时：

aggregate(. ~ Name, M, FUN = sum, na.rm = TRUE)

结果是：

# RowName Col1 Col2
#    name    1    1

因此，具有NA 的整个第一行将被忽略。但是如果使用“非formula”规范：

aggregate(M[, 2:3], by = list(M$Name), FUN = sum, na.rm = TRUE)

结果是：

# Group.1 Col1 Col2
#    name    1    2

这里只忽略 (1,1) 条目。

这在我的一个代码中引起了严重的调试问题，因为我认为这两个调用是等效的。 formula 入口方法被区别对待是否有充分的理由？

谢谢。

Answer 1

如果您希望公式版本等效，请尝试以下操作：

M = data.frame( Name = rep('name',5), Col1 = c(NA,rep(1,4)) , Col2 = rep(1,5))
aggregate(. ~ Name, M, function(x) sum(x, na.rm=TRUE), na.action = na.pass)

Answer 2

好问题，但在我看来，这不应该引起主要调试头痛，因为它在aggregate 的手册页的多个地方都清楚地记录了下来。

首先，在用法部分：

## S3 method for class 'formula'
aggregate(formula, data, FUN, ...,
          subset, na.action = na.omit)

稍后，在描述中：

na.action：一个函数，它指示当数据包含 NA 值时应该发生什么。默认是忽略给定变量中的缺失值。

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我无法回答为什么公式模式的写法不同——这是函数作者必须回答的问题——但使用上述信息，您可能可以使用以下内容：

aggregate(.~Name, M, FUN=sum, na.rm=TRUE, na.action=NULL)
#   Name Col1 Col2
# 1 name    1    2