R mean（）表示数值和完整数据上的NA错误

样本数据

set.seed(123)
library(dplyr)
Sessions <- ceiling(rnorm(50, mean = 3000, sd = 300))
Registrations <- ceiling(rnorm(50, mean = 800, sd = 100))
Conversions <- ceiling(rnorm(50, mean = 400, sd = 50))
Date_Range = seq(Sys.Date() - 50, Sys.Date() - 1, by = 1)
sample_data <- data.frame(Date_Range,Sessions, Registrations, Conversions)
sample_data <- tbl_df(sample_data)

到目前为止还不错

但是：

这是一组完整的数字数据，甚至不必使用na.rm=TRUE（我确实尝试过，添加了na.rm+T，这一点从来没有改变过）

看

及

---

因此，如果我有完整的数字数据，为什么会出现此错误？我该怎么办？

问题是

意味着
在数据帧上不起作用。错误与以下内容相同：

mean(data.frame(A = 1:3))
[1] NA
Warning message:
In mean.default(data.frame(A = 1:3)) :
  argument is not numeric or logical: returning NA

dplyr
select返回数据帧，但未为数据帧定义
mean
，来自
？mean
，以下是关于参数x的内容：

一个R对象。目前有用于数字/逻辑向量的方法
和日期、日期时间和时间间隔对象。复向量是
仅允许修剪=0

同样的原因
sum
也可以，因为：

sum(data.frame(A = 1:3))
[1] 6

工作。（这里的行为似乎不一致。）


如果您希望函数同时适用于
sum
和
mean
，更好的方法可能是从函数返回向量：

dataByDates <- function(startDate, endDate, metric) {
      filter(sample_data, Date_Range >= startDate & Date_Range <= endDate) %>% select_(metric)
    }

dataByDates <- function(startDate, endDate, metric) {
      filter(sample_data, Date_Range >= startDate & Date_Range <= endDate)[[metric]]
    }

我们可以提取列并获得
平均值

aggByDates(Sys.Date()-10, Sys.Date()-1, metric = "Sessions") %>% 
                 .$Sessions %>%
                  mean
#[1] 2997.9

（再次）谢谢你。已经被接受的答案在$metric部分是动态的，这也是可取的
mean(data.frame(A = 1:3))
[1] NA
Warning message:
In mean.default(data.frame(A = 1:3)) :
  argument is not numeric or logical: returning NA

sum(data.frame(A = 1:3))
[1] 6

dataByDates <- function(startDate, endDate, metric) {
      filter(sample_data, Date_Range >= startDate & Date_Range <= endDate)[[metric]]
    }

sum(dataByDates(Sys.Date()-10, Sys.Date()-1, metric = "Sessions"))
[1] 29979

mean(dataByDates(Sys.Date()-10, Sys.Date()-1, metric = "Sessions"))
[1] 2997.9

aggByDates(Sys.Date()-10, Sys.Date()-1, metric = "Sessions") %>% 
                 .$Sessions %>%
                  mean
#[1] 2997.9