如何找到R数据框中选定列的行平均值?
要查找 R 数据框中选定列的行均值,我们可以使用 dplyr 包的 mutate 函数和 rowMeans 函数。
例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含三列 X、Y 和 Z,那么可以使用以下命令找到 X 列和 Y 列的每一行的平均值 -
df %% mutate(X_Y_Mean=select(.,c("X","Y")) %% rowMeans())
示例 1
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-rpois(20,1)x2<-rpois(20,2)
x3<-rpois(20,2)
x4<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
df1
创建了以下数据框
x1 x2 x3 x41 1 1 0 2
2 2 1 4 7
3 1 0 3 4
4 2 2 3 2
5 2 1 1 5
6 0 3 1 5
7 0 2 6 5
8 0 3 5 7
9 1 2 2 4
10 3 1 3 7
11 1 1 1 4
12 3 2 0 7
13 0 2 1 3
14 1 5 3 3
15 1 2 0 4
16 0 3 1 6
17 0 2 3 4
18 3 0 1 3
19 0 3 3 1
20 2 2 2 1
要加载 dplyr 包并在上面创建的数据框中找到列 x1 和 x2 的行均值,请将以下代码添加到上面的代码段中 -
x1<-rpois(20,1)输出结果x2<-rpois(20,2)
x3<-rpois(20,2)
x4<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
library(dplyr)
df1 %% mutate(X1_X2_Mean=select(.,c("x1","x2")) %% rowMeans())
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
x1 x2 x3 x4 X1_X2_Mean1 1 1 0 2 1.0
2 2 1 4 7 1.5
3 1 0 3 4 0.5
4 2 2 3 2 2.0
5 2 1 1 5 1.5
6 0 3 1 5 1.5
7 0 2 6 5 1.0
8 0 3 5 7 1.5
9 1 2 2 4 1.5
10 3 1 3 7 2.0
11 1 1 1 4 1.0
12 3 2 0 7 2.5
13 0 2 1 3 1.0
14 1 5 3 3 3.0
15 1 2 0 4 1.5
16 0 3 1 6 1.5
17 0 2 3 4 1.0
18 3 0 1 3 1.5
19 0 3 3 1 1.5
20 2 2 2 1 2.0
示例 2
以下代码段创建了一个示例数据框 -
y1<-round(rnorm(20),2)y2<-round(rnorm(20),2)
y3<-round(rnorm(20),2)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2
创建了以下数据框
y1 y2 y31 -1.77 0.25 -0.85
2 0.38 -0.53 0.01
3 -0.87 0.56 0.06
4 0.37 1.55 0.44
5 -0.01 0.29 -0.35
6 -1.22 -0.40 1.55
7 -0.51 -0.28 -0.04
8 0.24 1.85 0.60
9 0.50 0.50 -0.38
10 0.97 1.06 1.98
11 0.88 -0.83 -1.00
12 -1.31 0.56 -1.06
13 0.41 -0.28 1.57
14 -1.66 -1.30 0.56
15 -2.15 -0.47 0.84
16 -0.27 -2.58 -0.44
17 -2.45 0.90 -2.49
18 -1.82 -1.39 -0.31
19 0.15 0.19 -0.70
20 1.00 0.97 0.05
要在上面创建的数据框中找到 y2 和 y3 列的行均值,请将以下代码添加到上面的代码段中 -
y1<-round(rnorm(20),2)输出结果y2<-round(rnorm(20),2)
y3<-round(rnorm(20),2)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2 %% mutate(y2_y3_Mean=select(.,c("y2","y3")) %% rowMeans())
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
y1 y2 y3 y2_y3_Mean1 -1.77 0.25 -0.85 -0.300
2 0.38 -0.53 0.01 -0.260
3 -0.87 0.56 0.06 0.310
4 0.37 1.55 0.44 0.995
5 -0.01 0.29 -0.35 -0.030
6 -1.22 -0.40 1.55 0.575
7 -0.51 -0.28 -0.04 -0.160
8 0.24 1.85 0.60 1.225
9 0.50 0.50 -0.38 0.060
10 0.97 1.06 1.98 1.520
11 0.88 -0.83 -1.00 -0.915
12 -1.31 0.56 -1.06 -0.250
13 0.41 -0.28 1.57 0.645
14 -1.66 -1.30 0.56 -0.370
15 -2.15 -0.47 0.84 0.185
16 -0.27 -2.58 -0.44 -1.510
17 -2.45 0.90 -2.49 -0.795
18 -1.82 -1.39 -0.31 -0.850
19 0.15 0.19 -0.70 -0.255
20 1.00 0.97 0.05 0.510
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