R聚合函数

当我在包含字符和数字列的

data.frame

上使用聚合函数时，聚合失败，只返回所有的NAs。我怎样才能解决这个问题？我的第一个想法是检查值类，但它不起作用

name <- rep(LETTERS[1:5],each=2)
feat <- paste0("Feat",name)
valuesA <- runif(10)*10
valuesB <- runif(10)*10

daf <- data.frame(ID=name,feature=feat,valueA=valuesA,valueB=valuesB, stringsAsFactors = FALSE)


 aggregate(.~ID, data=daf,FUN=mean)

 aggregate(.~ID, data=daf,FUN=function(x){
   if(is.character(x)){
     return(NA)
   }else{ return(mean(x))}
 })

---

name
aggregate（.~ID，data=daf，FUN=mean）
对我来说很好。它返回值，而不是
NA
。在您的示例中，
功能
是类因素，而在您的实际问题中是字符。解决方案取决于您想对数据做什么。如果您选择
mean
作为函数，则无法在
feature
上计算它，因此您会得到NAs（如果feature是factor，就像您在这里的示例中一样，在内部被视为整数）。因此，这可能会起作用：
aggregate（.~ID，data=daf[-2]，FUN=mean）
谢谢，我明白了，问题是为什么valueA和valueB的结果取决于特征是因子还是字符？若特征为类因子，则正确计算值A和值的平均值。如果特征是字符，那么一切都是NA。为什么？
aggregate（.~ID，data=daf，FUN=mean）
对我来说很好。它返回值，而不是
NA
。在您的示例中，
功能
是类因素，而在您的实际问题中是字符。解决方案取决于您想对数据做什么。如果您选择
mean
作为函数，则无法在
feature
上计算它，因此您会得到NAs（如果feature是factor，就像您在这里的示例中一样，在内部被视为整数）。因此，这可能会起作用：
aggregate（.~ID，data=daf[-2]，FUN=mean）
谢谢，我明白了，问题是为什么valueA和valueB的结果取决于特征是因子还是字符？若特征为类因子，则正确计算值A和值的平均值。如果特征是字符，那么一切都是NA。为什么？