除 na.rm= TRUE 外，mean 还返回 NaN

样本数据

date        coins   
2013-10-01  NA      
2013-10-01  NA      
2013-10-01  NA      
2013-11-01  10      
2013-11-01  NA      
2013-11-01  20      
2013-11-01  30      
2013-11-01  40      
2013-12-30  NA      
2013-12-30  22      
2013-12-30  24
2013-12-30  25

我想做的事？

我想计算硬币列的平均值和中位数，忽略缺失值。

到目前为止我做了什么？

1. 根据日期变量对数据进行分组by_date <- group_by(df, date)
2. 汇总数据使用：by_date %>% summarise_each_(funs(mean(., na.rm = TRUE), median(., na.rm=TRUE)), names(by_date)[2])

Questionsummarise_each_ 返回的结果显示NaN日期2013-10-01。这是否意味着该函数不会忽略缺失值？

这里的问题是 2013-10-01 的所有值都是NA，所以不可能有均值。这NaNR 是想告诉你这个吗？

如果您不想让 2013-10-01 显示在摘要中，一种选择是删除NA预先值如下：

by_date<-group_by(df[!is.na(df$coins),],date)