我需要找到没有值的单元格的数据的平均值

Question

我需要找出所有不同周的平均价格。我需要制作一个 ggplot 来显示一年中的价格。 当你找到平均值时，空单元格如何影响平均值？

我尝试了几件事，包括使用 melt() 函数，所以我只有 3 个变量。变量是我想要求均值的因素。

Company variable value
ns  Price week 24   1749
ns  Price week 24    
ns  Price week 24   1599
ns  Price week 24    
ns  Price week 24    
ns  Price week 24   359
ns  Price week 24   460

我有超过 30 万个 obs，并且希望有一个小的 data.frame，其中我只有公司，不同周的价格作为平均值。现在我每周都有所有观察结果，我需要使用平均值来使用 GGplot。

当我使用以下代码时

dat %in% mutate(means=mean(value), na.rm=TRUE)

我收到一条警告消息，指出参数不是数字或逻辑：返回 NA。

期待您的帮助！

Answer 1

PavoDive 评论中的清洁代码

dt[!is.na(value), mean(value), by = .(price, week)]

甚至更好

dt[ , mean(value, na.rm = TRUE), by = .(price, week)] 

原文： 这使用data.table 有效。第一部分过滤掉没有数值的行。接下来是说我们想要值列的平均值。 final by 定义了如何对行进行分组。

代码：

dt[value >0 | value<1, .(MeanValues = mean(`value`)), by = c("Price", "Week")][]

输入：

dt <- data.table(`Price` = c("A","B","B","A","A","B","B","A"),
                  `Week`= c(1,2,1,1,2,2,1,2),
                  `value` = c(3,7,2,NA,1,46,1,NA))

   Price Week value
1:     A    1     3
2:     B    2     7
3:     B    1     2
4:     A    1    NA
5:     A    2     1
6:     B    2    46
7:     B    1     1
8:     A    2    NA

输出：

1:     A    1        3.0
2:     B    2       26.5
3:     B    1        1.5
4:     A    2        1.0