Я пытаюсь суммировать свои данные, используя plyr, чтобы представить их в виде графика, используя ggplot2. Я использовал функцию (процитированную ниже), которую нашел в кулинарной книге R для набора данных, в котором не было пропущенных значений, и он работал отлично, однако с тех пор, как я попробовал его в наборе данных с пропущенными значениями, он не работает, выходные данные для плотности возвращает NA для «Плотности» (также известного как среднее), но не для N, SD или SE). Я попытался изменить предложения na.rm = на TRUE, но это не помогло. Может ли кто-нибудь помочь мне понять, что я здесь делаю неправильно?
Я также включу изображение форматирования файла Excel, который я импортирую в R.
Большое спасибо.
summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
library(plyr)
# New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
if (na.rm) sum(!is.na(x))
else length(x)
}
# This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
# N, mean, and sd
datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
.fun = function(xx, col) {
c(N = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
mean = mean (xx[[col]], na.rm=na.rm),
sd = sd (xx[[col]], na.rm=na.rm)
)
},
measurevar
)
# Rename the "mean" column
datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))
datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N) # Calculate standard error of the mean
# Confidence interval multiplier for standard error
# Calculate t-statistic for confidence interval:
# e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
datac$ci <- datac$se * ciMult
return(datac)
}
ggplotdata <- summarySE(data, measurevar="Density", groupvars=c("Genotype", "Region"))
