R: Sum Complete.cases in a column 按另一列中的值分组(或排序)

Question

我正在使用 R 中可用的 airquality 数据集，并尝试计算数据中不包含任何 NA 的行数，同时通过 Month 进行聚合。

数据如下所示:

head(airquality)
#   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
# 1    41     190  7.4   67     5   1
# 2    36     118  8.0   72     5   2
# 3    12     149 12.6   74     5   3
# 4    18     313 11.5   62     5   4
# 5    NA      NA 14.3   56     5   5
# 6    28      NA 14.9   66     5   6

如您所见，我在 NA 和 Ozone 列中有 Solar.R 。我使用了函数 complete.cases 如下:

x  <- airquality[,1] # for the Ozone
y  <- airquality[,2] # for the Solar.R
ok <- complete.cases(x,y)

然后检查:

nrow(airquality)
# [1] 153
sum(!ok)
# [1] 42
sum(ok)
# [1] 111

这很棒。

但是现在，我想将这些数据分开以按 Month (Column5) 排序，这就是我遇到问题的地方 - 在尝试按 column5 ( aggregate ) 中的值对 sort 或 Month 进行排序时。

我能够让它运行，它不会按 Month 排序(我只是想确保我可以运行该函数):

aggregate(x = sum(complete.cases(airquality)), by= list(nrow(airquality)), FUN = sum)
#   Group.1   x
# 1     153 111

好的...所以整理一下。我正在尝试使用聚合函数的 by 部分进行排序。我在 airquality 中尝试了 column5 的许多变体。

- airquality[,5]
- airquality[,"Month"]

我收到这些错误:

aggregate(x = sum(complete.cases(airquality)), by= list(airquality[,5]), FUN = sum)
# Error in aggregate.data.frame(as.data.frame(x), ...) : 
#   arguments must have same length

aggregate(x = sum(complete.cases(airquality)), by= 
      list(sum(complete.cases(airquality)),airquality[,5]), FUN = sum)
# Error in aggregate.data.frame(as.data.frame(x), ...) : 
#   arguments must have same length

我试图进一步搜索 ?aggregate(x, ...) 函数。即在 by 部分...

by - a list of grouping elements, each as long as the variables in the data frame x. The elements are coerced to factors before use.

我查找了 ?factor ，但似乎看不到如何应用它(如果在这种情况下甚至有必要)。我也尝试将 break = 放入其中，但没有用。

“可能已经有了答案的问题”似乎都不适用，其中许多提供了 C# 和 SQL 的解决方案。

编辑:预期结果

Count  Month
  24       5
   9       6
  26       7
  23       8
  29       9

Answer 1

作为其他答案的补充，您可以使用 dplyr 来完成。

require(dplyr)

airquality %.%
  group_by(Month) %.%
  summarize(incomplete = sum(!complete.cases(Ozone, Solar.R)),
             complete = sum(complete.cases(Ozone, Solar.R)))

#  Month incomplete complete
#1     5          7       24
#2     6         21        9
#3     7          5       26
#4     8          8       23
#5     9          1       29