R 条件过滤后的统计信息

如果已经在其他地方询问过，请提前道歉

我有多个数据帧，25列>1000行，如下所示：

> head(Amsterdam_C02 <- Amsterdam %>% filter(Chemicals == "CO2"))
  Sample_ID Locality.Name       Chemicals  
1 VKB19xxxxxx     Amsterdam        CO2     
2 VKB19xxxxxx     Amsterdam        CO2     
3 VKB1xxxxxxx     Amsterdam        CO2     
4 VKB1xxxxxxx     Amsterdam        CO2     
5 VKB1xxxxxxx     Amsterdam        CO2     
6 VKB1xxxxxxx     Amsterdam        CO2      
End.Date  Less.Than Activity.Value  Measuring.Unit 
1 2019-01-31  <      1.0714000     g/m³                                                      
2 2019-02-18         3.4609000     g/m³                                                     
3 2019-02-28  <      0.7020623     g/m³                                                      
4 2019-04-25         4.5563282     g/m³                                                      
5 2019-05-20         1.6000000     g/m³                                                       
6 2019-05-22  <      0.6000000     g/m³     

我希望获得Activity.Value的平均值、最大值、最小值和标准差，按月份分类，仅当小于小于时才考虑值您可以使用聚合：

可复制数据：

df <- data.frame(
  Date = c("2019-01-31", "2019-02-18", "2019-02-28", "2019-04-25", "2019-05-20", "2019-05-02"),
  Less.than = c("", "<", "", "<", "", ""),
  Activity.level = c(1.0714000, 3.4609000, 0.7020623, 0.7020623, 4.5563282, 1.6000000)) 

获得平均值的解决方案：

aggregate(df$Activity.level[!df$Less.than=="<"], by = list(sub("-(\\d+)-", "-\\1-", df$Date[!df$Less.than=="<"])), mean)
     Group.1         x
1 2019-01-31 1.0714000
2 2019-02-28 0.7020623
3 2019-05-02 1.6000000
4 2019-05-20 4.5563282

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对于其他统计数据，请相应地替换平均值。

不幸的是，您拥有的数据数量非常有限。我从上面取了第二个数据，因为你的问题不需要考虑前半个数据

列Less.Than随mutate更改，以便在缺少<的位置引入所有NA。由于您的数据帧非常小，我添加了一个新的数据行。sd的结果显示为NA，因为没有足够的数据，从摘要中数据n的数量可以看出

然后过滤在End.Date中包含NA的所有行，按月分组，并使用dplyr中的摘要

新编辑：df是一个data.frame，您可以在classdf中看到。你也可以看看。

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那么我已经做出了两个选择。在不到的时间内过滤所有NA。我不知道你说的是什么意思。您的评论中是否缺少某些内容？很抱歉数据数量有限。谢谢你的建议。我有三点意见。在上面给出的示例中，您的脚本应该返回-对于1月份的4个统计数据，因为Activity.Value必须省略，因为小于.Than是我通过更改过滤器再次编辑了答案。现在不显示一月，二月将给出您期望的结果。谢谢您的建议。我仍然有一些问题需要计算所有具有