使用管道系统时，如何获得功能正常的功能? [英] How do I get mean functions to work when I use piping?

问题描述

这可能是一个简单的问题，但是我很难让dplyr的平均值函数起作用.

This is probably a simple question, but I'm having trouble getting the mean function to work using dplyr.

以mtcars数据集为例，如果我输入:

Using the mtcars dataset as an example, if I type:

data(mtcars)

mtcars %>%
select (mpg) %>%
mean()

我收到警告消息:在mean.default(.)中:参数不是数字或逻辑:返回"NA"错误消息.

I get the "Warning message: In mean.default(.) : argument is not numeric or logical: returning NA" error message.

由于某些原因，如果我重复相同的代码，而只是要求摘要"，范围"或其他几种统计计算，则它们可以正常工作:

For some reason though if I repeat the same code but just ask for a "summary", or "range" or several other statistical calculations, they work fine:

data(mtcars)

mtcars %>%
select (mpg) %>%
summary()

类似地，如果我以基数R表示法运行mean函数，那也可以正常工作:

Similarly, if I run the mean function in base R notation, that works fine too:

mean(mtcars$mpg)

谁能指出我做错了什么?

Can anyone point out what I've done wrong?

推荐答案

在 dplyr 中，只要不更改原始数据帧，就可以使用 summarise()(重新排序，过滤，添加等)，而是创建了一个 new 数据框，该数据框具有第一个数据框的摘要统计信息.

In dplyr, you can use summarise() whenever you're not changing your original dataframe (reordering it, filtering it, adding to it, etc), but instead are creating a new dataframe that has summary statistics for the first dataframe.

mtcars %>%
  summarise(mean_mpg = mean(mpg))

给出输出:

  mean_mpg
1 20.09062

PS.如果您正在学习 dplyr ，则学习这五个动词将使您走很长一段路: select()， filter()，group_by()， summarise()， arrange().

PS. If you're learning dplyr, learning these five verbs will take you a long way: select(), filter(), group_by(), summarise(), arrange().

这篇关于使用管道系统时，如何获得功能正常的功能?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！