计算从应用'中提取的信息；合计'；在R

我有以下资料：

head（Callao20）

尽管我有NA，但我在下面还有更多信息。顺便问一下，你建议我删除这样的NA吗

无论如何，我想估算每个月的cv，然后每月估算以下参数：

aggregate(Callao20[, 4], list(Callao20$Mes), mean)
   Group.1        x
1      Feb       NA
2      Mar 17.84195
3      Abr 17.50487
4      May 16.77294
5      Jun 16.45750
6      Jul 15.53369
7      Ago 14.93071
8      Set 14.65176
9      Oct 14.60224
10     Nov 14.48786
11     Dic 14.47635

……而且：

aggregate(Callao20[, 4], list(Callao20$Mes), sd)
   Group.1         x
1      Feb        NA
2      Mar 0.6280132
3      Abr 0.7163050
4      May 0.3962204
5      Jun 0.4165841
6      Jul 0.3743657
7      Ago 0.4063140
8      Set 0.3538223
9      Oct 0.6060919
10     Nov 0.5034747
11     Dic 0.3035467

知道cv=（标准差/平均值）*100，你建议我如何根据我已有的数据估算每个月的cv值？

---

我建议在一个

aggregate

命令中执行此操作，而不是将其分解为单独的

aggregate

调用，然后尝试将它们组合起来

aggregate(Callao20[, 4], list(Callao20$Mes), 
          function(x) (sd(x, na.rm = TRUE)/mean(x, na.rm = TRUE))*100)

---

我们可以使用

tidyverse

，因为这样可以更好地处理

NA

library(dplyr)
Callao20 %>%
     group_by(Mes) %>%
     summarise(out = sd(Temp, na.rm = TRUE)/mean(Temp, na.rm = TRUE) * 100)

---

或者，如果我们想使用

聚合

，我们可以使用公式方法（

r4.1.0

）

---

“建议我删除此类NA”是一个很难回答的问题，因为这在很大程度上取决于数据的上下文和您的报告。例如，有些时候，

NA

s被认为是无用的，在这种情况下，删除它们可能是有用的。然而，很多时候，我发现仅仅是

NA

的存在就可以提供信息，即使我不知道为什么它没有数字。在这种情况下，删除它就是删除有用的数据（即使您还不知道如何聚合或使用丢失的数据）。

boxplot（Temp~Mes，data=Callao20）

请问，如何在图形中添加“cv”？提前感谢您的回答<代码>箱线图（Temp~Mes，data=Callao20）请问，如何在图形中添加“cv”？提前感谢您的回答@жжжжжаааааааааааааааа1072

library(dplyr)
Callao20 %>%
     group_by(Mes) %>%
     summarise(out = sd(Temp, na.rm = TRUE)/mean(Temp, na.rm = TRUE) * 100)

aggregate(Temp ~ Mes, Callao20,
        \(x) sd(x, na.rm = TRUE)/mean(x, na.rm = TRUE) * 100)