R 3.1.0函数，用于获取具有NA值的列的平均值

我有一组CSV文件。每个CSV文件上都有一个唯一的ID，以及其他列，如“日期”、“硫酸盐”、“硝酸盐”。这是关于空气污染的数据

该函数必须使用3个参数：“目录”、“污染物”、“id”

这是原始数据格式（对于001.csv文件）：

这是我目前的职能：

pollutantmean <- function (directory, pollutant, id = 1:332){
  files_full <- list.files (directory, full.names = TRUE)
  dat <- data.frame ()
  for (i in id){
    dat <- rbind (dat, files_full[i])
  }
  datasub <- dat[,pollutant]
  }

---

pollutanmean我发现你的代码有两个问题

list.files只列出您的文件。它不会将文件读取到工作空间

在子设置data.frame时，必须将列名指定为字符。
例如：dat[，“列名称”]

我已经为你修改了函数，试试这个

    pollutantmean <- function (directory, pollutant, id = 1:332){
      files_full <- list.files (directory, full.names = TRUE)
      dat <- data.frame()
      for (i in id){

        dat <- rbind (dat, read.table(files_full[i],sep="",.......))
      }
      datasub <- dat[,"pollutant"]

  }

污染指数1。我想您的意思是用户输入了
pollutanmean（“specdata”，“norate”，70:72）
——列名的适当大小写。2:
70:72
与示例数据不符。3：（最后但并非最不重要）你是取两列的平均值。你不是想根据用户为第二个参数输入的内容进行过滤吗？@MatthewLundberg 1。csv文件中的列名为“硝酸盐”，不带大写字母。2.格式化数据的示例仅适用于文件：001.csv。他们将070.csv的数据格式化为示例，但在ID列中显示70。3.过滤器将是第二个和第三个参数。平均值仅为一列，即“硝酸盐”或“硫酸盐”列，但在它被ID列子集之前（例如csv文件的编号）。谢谢。你实际上并没有在任何地方读取数据。您只需输入
文件的字符串值\u full
，没有read.table。如果这是针对Coursera课程的，那么对于这个简单的任务，已经有数百个问题被问到了。尝试搜索
[r]硝酸盐
或
[r]332
@MrFlick是的，这是coursera类的。糟糕的是，我忘记了这一行：当你看你的函数时，你认为它应该返回什么？默认情况下，R将返回函数中计算的最后一个对象。最后一条语句是赋值，赋值实际上返回右边的值，但不可见（返回的是值，但除非显式打印，否则不会看到）。您可以删除分配以仅返回dat的污染物列，或添加另一行，仅使用
datasub
返回该值。非常感谢！但是我在您的代码中得到了这个错误：read.table（files_full[i]，sep=“”，…）：找不到对象“….”为什么？请解释一下。这是在输入：pollutanmean（“specdata”，“sulfate”，1:40）Hi时，通过“…”我的意思是“等等”，也就是说，您可以编写您想要的其他参数。这并不意味着要写。。。。。希望您能理解。@user2743244。。。我有这样的代码：read.table命令中的pollutanmean write argument header=TRUE。如果使用.csv文件，则必须添加sep=“，”。所有这些都是非常基本的事情。Read.table函数的阅读帮助。
Error in `[.data.frame`(dat, , pollutant) : undefined columns selected 

 In addition: Warning messages:
1: In `[<-.factor`(`*tmp*`, ri, value = "specdata/071.csv") :
  invalid factor level, NA generated
2: In `[<-.factor`(`*tmp*`, ri, value = "specdata/072.csv") :
  invalid factor level, NA generated

    pollutantmean <- function (directory, pollutant, id = 1:332){
      files_full <- list.files (directory, full.names = TRUE)
      dat <- data.frame()
      for (i in id){

        dat <- rbind (dat, read.table(files_full[i],sep="",.......))
      }
      datasub <- dat[,"pollutant"]

  }

    pollutantmean <- function (directory, pollutant, id = 1:332){
      library(data.table)

      files_full <- list.files (directory, full.names = TRUE)
      dat_list <- list()
      for (i in id){

        dat_list[[i]] <- fread(files_full[i],sep="",.......)
      }
      dat <- rbindlist(dat_list)
      return(mean(dat[,pollutant]))

  }