R语言 zoo包 na.aggregate()函数中文帮助文档(中英文对照)

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na.aggregate(zoo)
na.aggregate()所属R语言包：zoo

                                        Replace NA by Aggregation
                                         通过聚合替换NA

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for replacing each NA with aggregated values. This allows imputing by the overall mean, by monthly means, etc.
通用功能更换每一个NA汇总值。这使得她指的整体平均值，每月手段，等等。


用法----------Usage----------


na.aggregate(object, ...)
## Default S3 method:[默认方法]
na.aggregate(object, by = 1, ..., FUN = mean,
             na.rm = FALSE, maxgap = Inf)




参数----------Arguments----------

参数：object
an object.
一个对象。


参数：by
a grouping variable corresponding to object, or a function to be applied to time(object) to generate the groups.
分组的变量对应于object，或一个函数要施加到time(object)生成的基团。


参数：...
further arguments passed to by if by is a function.
进一步的参数传递给by如果by是一个函数。


参数：FUN
function to apply to the non-missing values in each group defined by by.  
函数应用到每个组中的非缺失值定义by。


参数：na.rm
logical. Should any remaining NAs be removed?
逻辑。如果任何剩余的NA的被删除？


参数：maxgap
maximum number of consecutive NAs to fill. Any longer gaps will be left unchanged.
连续NA的最大数量来填补。任何更长的差距将保持不变。


值----------Value----------

An object in which each NA in the input object is replaced by the mean (or other function) of its group, defined by by. This is done for each series in a multi-column object. Common choices for the aggregation group are a year, a month, all calendar months, etc.  
每个NA在输入对象的一个目的，其中所取代的平均值（或其他功能），它的基团，定义由by。这样做是为了在多列的对象的每个系列。汇聚组常见的选择是一年，一个月，所有日历个月，等。

If a group has no non-missing values, the default aggregation function mean will return NaN. Specify na.rm = TRUE to omit such remaining missing values.
如果一组有没有非缺失值，默认聚合函数mean将返回NaN。指定na.rm = TRUE忽略剩余失踪的值。


参见----------See Also----------

zoo
zoo


实例----------Examples----------


z <- zoo(c(1, NA, 3:9),
         c(as.Date("2010-01-01") + 0:2,
           as.Date("2010-02-01") + 0:2,
           as.Date("2011-01-01") + 0:2))
## overall mean[＃总体平均]
na.aggregate(z)
## group by months[＃组数个月]
na.aggregate(z, as.yearmon)
## group by calendar months[＃历月组]
na.aggregate(z, months)
## group by years[＃经过多年的组]
na.aggregate(z, format, "%Y")

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