ddply 的旧代码不起作用答案

【问题标题】：Old code for ddply does not workddply 的旧代码不起作用
【发布时间】：2015-10-28 17:08:43
【问题描述】：

我有一些代码来自 Longitudinal Data Analysis for the Behavioral Sciences using R (2012) 一书，这些代码不起作用。

这是数据的样子：

    subid risk gen eth ell sped  att ell2 risk2 grade read
      1  HHM   F Afr   0    N 0.94   No  DADV     5  172
      1  HHM   F Afr   0    N 0.94   No  DADV     6  185
      1  HHM   F Afr   0    N 0.94   No  DADV     7  179
      1  HHM   F Afr   0    N 0.94   No  DADV     8  194
      2  HHM   F Afr   0    N 0.91   No  DADV     5  200
      2  HHM   F Afr   0    N 0.91   No  DADV     6  210

代码如下所示：

ddply(.data = data.frame(MPLS.LS$read), .variables = .(grade = MPLS.LS$grade),
      each(read.mean = mean), na.rm = FALSE)

假设给我 5、6、7 和 8 年级的read 的平均值。但我收到了以下错误消息：

Warning messages:
1: In mean.default(x, ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
2: In mean.default(x, ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
3: In mean.default(x, ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
4: In mean.default(x, ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA

我的问题是为什么我会收到此消息？我可以更改代码中的某些内容以获得我想要的结果吗？

任何帮助将不胜感激，因为书中有很多代码对我不起作用。

【问题讨论】：

我猜代码是ddply(data= MPLS.LS, .variables= .(grade), ，抱歉不能跟each部分。
为什么在ddply 中调用data.frame()？并且以后不要重新指定数据。试试ddply(.data = MPLS.LS, .variables = .(grade), summarize, read.mean = mean(read, na.rm = FALSE))。 each() 通常用于当您想要调用一列上的多个函数中的每一个时。既然你有一个功能，你最好用summarize。
感谢 akrun 和 Gregor。您提供的代码工作正常。我无法回答您的问题，因为我不知道为什么书中提供了此代码...自 2012 年以来 plyr 软件包是否以某种方式进行了更新？
是的，从那时起 plyr 已经更新，尤其是 ddply 已被dplyr 包取代并被dplyr 包所取代。
希望你现在使用 base r 呵呵

标签： r plyr

【解决方案1】：

将我的评论更改为答案：

ddply 可以将你的完整数据框作为数据参数，那么你不需要重新指定数据：

ddply(.data = MPLS.LS, .variables = .(grade), 总结, read.mean = mean(read, na.rm = FALSE))

each() 通常用于（曾经）您想要在一列上调用每个的多个函数。既然你有一个功能，你最好用summarize。

ddply 或多或少被dplyr 包所取代。我建议从他们当前的文档中学习这些软件包，而不是从可能过时的教科书中学习。 dplyr 有 quite a few vignettes 在介绍功能方面做得很好。此操作的 dplyr 等效项是

library(dplyr)
group_by(MPLS.LS, grade) %>%
  summarize(read.mean = mean(read, na.rm = FALSE))

dplyr 非常流行 - 我非常喜欢它 - 但没有什么是永恒的。

【讨论】：