如何使用aggregate（）计算NA值，并使用tapply（）作为替代方法

我是R的新手，正在为一周后的R考试做准备

在一个家庭作业问题上，我试图用尽可能多的方法解决一个问题（在时间有限的编码考试中，准备更多的工具总是派上用场）

问题如下：在我的数据集中，“

ckm_nodes.csv

”

变量采用日期记录了 医生从1953年11月开始开四环素处方。如果医生在研究结束的第17个月（即1955年2月）之前没有开始开四环素，则记录为Inf。如果不知道医生何时或是否服用四环素，则其值为NA。回答以下问题。（a） 在研究的每个月，有多少医生开始开四环素的处方？（b） 有多少人在研究期间从未开过处方？（c） NAs有多少个

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我试图使用aggregate（）函数来计算每个月开始开处方的医生数量。我的基本代码是：

aggregate(nodes$adoption_date, by = nodes["adoption_date"], length), 

这对NA值无效

我想知道是否有一种方法可以让聚合函数计算NA值，因此我阅读了关于aggregate（）函数的R文档，其中说：

行动

一个函数，指示当数据包含NA值时应该发生什么。默认设置是忽略给定变量中缺少的值

所以我在谷歌上搜索如何解决这个问题并设置“na.action=NULL”。但是，当我尝试运行此代码时，发生了以下情况：

aggregate(nodes$adoption_date, by = nodes["adoption_date"], length, na.action = NULL)

乐趣中的错误（X[[i]]，…）： 传递给“length”的2个参数需要1

尝试按顺序移动参数：

aggregate(nodes$adoption_date, length, by = nodes["adoption_date"], na.action = NULL)

乐趣中的错误（X[[i]]，…）： 传递给“length”的2个参数需要1

但它也不起作用

你知道怎么解决这个问题吗

*****************塔普利（）

此外，我想知道是否可以使用“tapply”函数来解决家庭作业中的Q1问题。我试过了

count <- function(data){
 return(length(data$adoption_date))
 }

count_tetra <- tapply(nodes,nodes$adoption_date,count)

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count您看过
数据表了吗？我相信像这样的事情会起作用

require(data.table)
# convert nodes to data.table
setDT(nodes)
# count occurrences for each value of adoption_rate
nodes[, .N, by = adoption_date]

嗨，欢迎来到苏。您已经提供了很好的详细信息，但需要将代码段格式化为代码。
require(data.table)
# convert nodes to data.table
setDT(nodes)
# count occurrences for each value of adoption_rate
nodes[, .N, by = adoption_date]