r-处理摘要统计中的NA值

tospig 发表于 Dev

托皮格

情况

我目前使用ddply和numcolwise(summary)返回5-摘要统计（即min，Q1，Q2，mean，Q3和max），用于一个给定的数据帧。

但是我不知道如何处理NAs（尝试了的各种组合rm.na=TRUE。

这是一个示例数据框，以及我如何使用ddply和numcolwise(summary)。

library(dplyr)
id <- c(1, 2, 3, 4, 5)
name <- c("name1", "name2", "name3", "name4", "name5")
position <- c("AAA", "BBB", "CCC", "AAA", "BBB")
salary <- c(20, 30, 40, 50, 60)
bonus <- c(1, 1, 1, NA, 1)
sti <- c(2, 3, 4, 5, 6)
lti <- c(6, 5, 4, 3, 2)
other <- c(10, 11, 12, 13, 14)

df <- data.frame(id, name, position, salary, bonus, sti, lti, other)

df_out <- ddply(df, .(position), numcolwise(summary))

问题

是否可以使用numcolwise(summary)可以处理NAs的这种方式，或者是否有一种方法/函数可以为我提供每个可以包含的数值列的5个统计信息？

笔记

这些功能都起作用

min(df[,"bonus"], na.rm=TRUE)
median(df[,"bonus"], na.rm=TRUE)
mean(df[,"bonus"], na.rm=TRUE)
quantile(df[,"bonus"], probs=(c(0.25, 0.5, 0.75)), type=7, na.rm=TRUE)
summary(df[,"bonus"], na.rm=TRUE)

更新

经过一些研究，一种可能但不是很优雅的解决方案是

df[,c("position", "salary","bonus","sti","lti","other")] %>% 
  group_by(position) %>% 
  summarise_each(funs(min, quantile(.,0.25, na.rm=TRUE), 
                      quantile(.,0.5, na.rm=TRUE), mean, quantile(., 0.75, na.rm=TRUE), max))

托皮格

我可以使用%>%表示法summarise_each()并在funs参数中指定函数来实现结果。

df[,c("position", "salary","bonus","sti","lti","other")] %>% 
  group_by(position) %>% 
  summarise_each(funs(min, quantile(.,0.25, na.rm=TRUE), 
                  quantile(.,0.5, na.rm=TRUE), mean, quantile(., 0.75, na.rm=TRUE), max))

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