R语言计算三组mean值均值时mean_srednia返回NA问题排查

mean_srednia返回NA的核心原因是类型转换函数用错了：
你代码里所有数值转换都调用了strtoi()，这个函数的作用是将输入转换为整数类型，只要碰到带小数位的非整数值，就会直接返回NA。你三个分组的mean行中，从wiek到LEU的所有列几乎都是带多位小数的浮点数，累加过程中只要混入一个NA，整个mean_srednia的结果就会变成NA。
你提到其余三个统计量计算正常，要么是测试时刚好取到整数值没触发NA，要么是结果已经出错未被发现——min、median、max行同样存在大量带小数的数值，用strtoi()转换同样有概率出问题。
另外你当前靠手动计算偏移量取行的写法容错性极差，只要原表格的每组行数、行顺序发生变动就会取错值；且累加变量没有在每列计算前重置，第一列之后的计算结果会带上之前列的累加值，必然导致结果错误。

1. 将所有strtoi()替换为as.numeric()，这才是R中支持浮点数转换的正确数值转换函数。
2. 所有累加变量必须提前初始化，且在每一列的循环开始前重置为0，避免脏值影响计算结果。
3. 放弃硬编码行索引的写法，直接按dane列的取值筛选对应统计量的行号，从根源上避免索引计算错误。

修复后的参考代码：

# 基础参数配置
liczba_grup <- 3
nr_kolumn <- ncol(charakterystyka_numeric)
# 提前筛选各统计量对应的行号，无需手动计算偏移
# 注：original_df为你未删除文本列的原始数据表
min_rows <- which(original_df$dane == "min")
median_rows <- which(original_df$dane == "mediana")
mean_rows <- which(original_df$dane == "mean")
max_rows <- which(original_df$dane == "max")

for(j in 1:nr_kolumn){
  # 每列计算前重置累加器
  minimum_srednia <- 0
  mediana_srednia <- 0
  mean_srednia <- 0
  max_srednia <- 0
  
  for(p in 1:liczba_grup){
    minimum_srednia <- minimum_srednia + as.numeric(charakterystyka_numeric[min_rows[p], j])
    mediana_srednia <- mediana_srednia + as.numeric(charakterystyka_numeric[median_rows[p], j])
    mean_srednia <- mean_srednia + as.numeric(charakterystyka_numeric[mean_rows[p], j])
    max_srednia <- max_srednia + as.numeric(charakterystyka_numeric[max_rows[p], j])
  }
  
  # 计算组间平均值
  minimum_srednia <- minimum_srednia / liczba_grup
  mediana_srednia <- mediana_srednia / liczba_grup
  mean_srednia <- mean_srednia / liczba_grup
  max_srednia <- max_srednia / liczba_grup
  
  # 可在此处添加代码，将四个计算结果存入目标结果表
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thamagik