r - 当数据不包含必要值时如何忽略代码？

Question

我对 R 和这里也很陌生，需要一些帮助来修复我的代码，因为有时我的数据会变得很奇怪

所以我有类似的数据

Random  Price
11.23   0.68
66.77   0.51
68  0.46
78  0.51
88  0.32
89  0.51
90  0.27
91  0.65

到目前为止，这是我的代码：

newdata <- data[ which(data$Random>=30
& data$Random < 50), ]
Pvalue<- lapply(1:length(dat), function(i){
if(length(dat[[i]][[4]])>1){
t.test(newdata$Price,dat[[i]][[4]])$p.value 
}else 'not enough observation'
})

'newdata'我的代码基本上在数据和另一组数据之间进行了 t.test，'dat' 但有时我没有data与上面的示例数据类似的 30 到 50。因此，我的代码不是返回错误，而是如何更改它以使其仅返回NA.

Answer 1

您已经知道如何使用该if/else构造。您所要做的就是添加一项测试nrow(newdata)，或者将两者结合起来，如下所示：

newdata <- subset(data, Random >= 30 &
                        Random < 50)
Pvalue <- lapply(dat, function(x){
  if (length(x[[4]]) > 1 & nrow(newdata) > 1) {
    t.test(newdata$Price, x[[4]])$p.value 
  } else NA
})

You could also replace lapply(...) with sapply(...) or vapply(..., numeric(1)) to get a numeric vector instead of a list. For that, it is recommended to replace 'not enough observation' with NA like I did, or you could end up with a character vector.