缺失值missing

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using Statistics
a=[true,false,missing]
mean(skipmissing(a))

这样就可以成立，但是我在把a换成下面的形式就不能成立了

using Statistics
a=[missing,missing,missing]
mean(skipmissing(a))

我有一个很大的向量，我想对其每取几个去做一个平均值，于是我就写了循环，但是当我取出的几个都是missing时，mean(skipmissing(a))这个函数就不行了，怎样解决呢？我是要先判断一步么？有没有像R语言里面加上na.rm=True,即使是都是缺失值也能求平均，求出来是缺失值。

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重载skipmissing:

function Base.skipmissing(a::Vector{Missing})
    [missing]
end
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楼上方法有误：全是 missing 不代表类型为 Vector{Missing}

建议：

  • 手动判断 (isempty)
  • 提 issue
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您好，您说的判断isempty，我发现在全是missing的时候也是false呢？您能把两种方法稍微讲详细些么？小白一个。谢谢您

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我的vector是any类型，所以按照您的方法还是报错

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你看这样行不行

try mean(skipmissing(a))
catch ArgumentError
       missing
end
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可以了谢谢大佬，感谢

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julia> a=skipmissing([missing, missing])
skipmissing([missing, missing])

julia> isempty(a)
true

julia> isempty(skipmissing([0]))
false
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