【发布时间】:2014-09-24 13:01:22
【问题描述】:
我正在尝试将一些 dplyr 魔法包装在一个函数中以生成一个 data.frame,然后我使用 xtable 打印它。
最终目标是让 this 的 dplyr 版本工作,并阅读周围我发现了非常有用的 summarise_each() 函数,在使用 regroup() 子集后(因为它在函数内)我可以使用解析所有列。
我遇到的问题(到目前为止)是从summarise_each(funs(is.na)) 中调用is.na(),正如我被告知的Error: expecting a single value。
我故意不发布我的函数,但下面是一个最小的例子(注意 - 这使用group_by(),而在我的函数中我将它替换为regroup())...
library(dplyr)
library(magrittr)
> t <- data.frame(grp = rbinom(10, 1, 0.5),
a = as.factor(round(rnorm(10))),
b = rnorm(10),
c = rnorm(10))
t %>%
group_by(grp) %>% ## This is replaced with regroup() in my function
summarise_each(funs(is.na))
Error: expecting a single value
运行失败,调用is.na() 是个问题,因为如果我改为计算每个观察值的数量(需要得出缺失的比例),它就可以工作......
> t %>%
group_by(grp) %>% ## This is replaced with regroup() in my function
summarise_each(funs(length))
Source: local data frame [2 x 4]
grp a b c
1 0 8 8 8
2 1 2 2 2
但真正的问题是,我不需要在每列中只包含is.na(),而是根据链接示例中的sum(is.na()),所以我真正想要的是......
> t %>%
group_by(grp) %>% ## This is replaced with regroup() in my function
summarise_each(funs(propmiss = sum(is.na) / length))
但问题是sum(is.na) 并没有像我预期的那样工作(可能是因为我的预期是错误的!)...
> t %>%
group_by(grp) %>% ## This is replaced with regroup() in my function
summarise_each(funs(nmiss = sum(is.na)))
Error in sum(.Primitive("is.na")) : invalid 'type' (builtin) of argument
我尝试使用方括号显式调用is.na(),但这也返回错误...
> t %>%
+ group_by(grp) %>% ## This is replaced with regroup() in my function
+ summarise_each(funs(nmiss = sum(is.na())))
Error in is.na() : 0 arguments passed to 'is.na' which requires 1
我们将非常感激地收到任何有关文档的建议或指示。
谢谢,
松紧带
【问题讨论】:
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