使用na.rm = TRUE与变异函数内的函数

我想计算累计和并使用mutate来创建新列。我正在为多列进行此操作，并且每个列都在不同的地方缺少数据。使用na.rm = TRUE与变异函数内的函数

day water nitrogen 
1  4  5 
2  NA  6 
3  3  NA 
4  7  NA 
5  2  9 
6  NA  3 
7  2  NA 
8  NA  2 
9  7  NA 
10  4  3

我尝试

mutate(df, sumwater = cumsum(water))%>% 
mutate(sumnitrogen = cumsum(nitrogen))

或

mutate(df, sumwater = cumsum(water, na.rm = TRUE))%>% 
mutate(sumnitrogen = cumsum(nitrogen, na.rm = TRUE))

既不作品。我知道我们可以在summarize函数中做na.rm=TRUE。有没有办法让它在mutate中工作？我更喜欢dplyr的答案，因为实际上这是一条长长的管道系统的一部分。

来源

2015-10-05 Nazer

虽然没有具体的dplyr，很好的答案紧靠'cumsum'和'NA' [这里]（http://stackoverflow.com/questions/25576358/calculate-cumsum-while-ignoring-na-值） – aosmith

'cumsum'没有'na.rm'参数，这不是dplyr特有的问题。请参阅'？cumsum'文档。 – Frank

你也可以做类似'df％>％mutate（sumwater = cumsum（replace（water，is.na（water），0）），sumnitrogen = cumsum（replace（nitrogen，is.na（nitrogen），0）））' –

另一种解决方案，避免负载plyr，是改为使用tidyr::replace_na（见http://tidyr.tidyverse.org/reference/replace_na.html）：

library(dplyr) 
library(tidyr) 

df %>% replace_na(list(water = 0)) %>% mutate(sumwater = cumsum(water))

来源

2018-01-24 21:01:06 jerome

您需要为NA选择重置值。你可以做到零。但是，如果这些都是真的NA的，意思是更换似乎更有意义（甚至是几何平均值，如果值是严格大于0）

detach("package:dplyr") 
library(plyr) 
library(dplyr) 

mutate(df, sumwater = water %>% mapvalues(NA, 0) %>% cumsum) 

mutate(df, sumwater = water %>% mapvalues(NA, mean(water)) %>% cumsum)

来源

2015-10-05 21:47:05 bramtayl

你有plyr下来两次。 – Frank

oops固定。必须确保在dplyr之前加载plyr – bramtayl

使用na.rm = TRUE与变异函数内的函数

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