时间戳

首页 > 解决方案 > 在 R 中应用聚合后添加缺失值

r - 在 R 中应用聚合后添加缺失值

问题描述

我正在尝试根据每日值计算每月平均值。我的数据有太多缺失值，我想用 NA 值填充它们。例如，这是所需的输出：

"MM","YY","RR"
10,1961,NA
10,1962,NA
10,1963,NA
10,1964,NA
10,1965,NA
10,1966,NA      
10,1967,NA
10,1968,NA
10,1969,NA
10,1970,NA  
10,1971,14.8290322580645
10,1972,5.92903225806452
10,1973,7.10645161290323
10,1974,9.25806451612903
10,1975,6.13225806451613
10,1976,NA
10,1977,NA
10,1978,NA
10,1979,11.358064516129
10,1980,NA
10,1981,20.8354838709677
10,1982,NA
10,1983,NA 
10,1984,7.4741935483871
10,1985,NA
10,1986,NA
10,1987,NA
10,1988,NA
10,1989,NA
10,1990,NA
10,1991,NA
10,1992,NA
10,1993,NA
10,1994,NA
10,1995,NA
10,1996,NA
10,1997,NA
10,1998,NA
10,1999,NA
10,2000,NA
10,2001,12.2548387096774
10,2002,7.19354838709677
10,2003,4.34193548387097
10,2004,8.09354838709677
10,2005,10.3354838709677
10,2006,5.49677419354839
10,2007,9.58709677419355
10,2008,NA
10,2009,NA
10,2010,17.4548387096774

测试数据可以从这个链接下载： Link to Data

我正在使用聚合函数来计算平均值

下面是我的脚本：

library(plyr)
dat<- read.csv("test.csv",header=TRUE,sep=",")
dat[dat == -999]<- NA
dat[dat == -888]<- 0

monthly_mean<-aggregate(RR ~ MM + YY,dat,mean)

#Filter August Only
oct<-monthly_mean[which(monthly_mean$MM == 10),]
dat2 <- as.data.frame(oct)

#monthly_mean <- ddply(dat,.(MM, DD), sumaprise, mean_r = 
mean(RR,na.rm=TRUE))

write.table(dat2,file="test_oct.csv",sep=",",col.names=T,row.names=F, na="NA")

问题：

[1] 当我运行这个脚本时，丢失的年份也被删除了。

我将不胜感激有关如何在 R 中正确执行此操作的任何建议。

标签： raggregatemeanmissing-data

解决方案

您可以通过将聚合函数更改为保留 NA 列，

monthly_mean<-aggregate(RR ~ MM + YY,dat,mean,na.action=na.pass)

推荐阅读