如何通过忽略缺失值来查找 R 数据框中列的行均值?
要通过忽略缺失值来查找列的行均值,我们需要将 rowMeans 函数与 na.rm 结合使用。例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,它包含五列并且其中一些值缺失,那么将使用以下命令计算行均值:rowMeans(df,na.rm=TRUE)。
考虑以下数据框 -
示例
x1<-sample(c(NA,rpois(4,5)),20,replace=TRUE)输出结果x2<-sample(c(NA,rpois(4,5)),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2)
df1
x1 x21 NA 2
2 7 9
3 5 8
4 7 NA
5 NA 8
6 7 8
7 5 2
8 5 NA
9 5 6
10 NA 8
11 7 8
12 5 9
13 5 9
14 NA 9
15 5 6
16 5 NA
17 5 9
18 7 9
19 7 9
20 NA NA
查找 df1 中行的行均值 -
示例
df1$RowMeans<-rowMeans(df1,na.rm=TRUE)输出结果df1
x1 x2 RowMeans1 NA 2 2.0
2 7 9 8.0
3 5 8 6.5
4 7 NA 7.0
5 NA 8 8.0
6 7 8 7.5
7 5 2 3.5
8 5 NA 5.0
9 5 6 5.5
10 NA 8 8.0
11 7 8 7.5
12 5 9 7.0
13 5 9 7.0
14 NA 9 9.0
15 5 6 5.5
16 5 NA 5.0
17 5 9 7.0
18 7 9 8.0
19 7 9 8.0
20 NA NA NaN
示例
y1<-sample(c(NA,rnorm(5)),20,replace=TRUE)输出结果y2<-sample(c(NA,rnorm(5)),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(y1,y2)
df2
y1 y21 0.5896447 1.8711656
2 0.9310379 1.1159848
3 2.9883385 0.6290764
4 NA -0.6323118
5 1.4797316 NA
6 2.9883385 -0.1533375
7 0.9310379 1.8711656
8 -0.1495998 0.6290764
9 0.5896447 1.8711656
10 0.5896447 NA
11 2.9883385 -0.1533375
12 0.5896447 -0.6323118
13 2.9883385 0.6290764
14 -0.1495998 1.8711656
15 1.4797316 1.8711656
16 -0.1495998 -0.6323118
17 -0.1495998 0.6290764
18 2.9883385 -0.6323118
19 2.9883385 -0.1533375
20 2.9883385 -0.1533375
查找 df2 中行的行均值 -
示例
df2$RowMeans<-rowMeans(df2,na.rm=TRUE)输出结果df2
y1 y2 RowMeans1 0.5896447 1.8711656 1.23040515
2 0.9310379 1.1159848 1.02351135
3 2.9883385 0.6290764 1.80870743
4 NA -0.6323118 -0.63231175
5 1.4797316 NA 1.47973158
6 2.9883385 -0.1533375 1.41750051
7 0.9310379 1.8711656 1.40110175
8 -0.1495998 0.6290764 0.23973829
9 0.5896447 1.8711656 1.23040515
10 0.5896447 NA 0.58964468
11 2.9883385 -0.1533375 1.41750051
12 0.5896447 -0.6323118 -0.02133354
13 2.9883385 0.6290764 1.80870743
14 -0.1495998 1.8711656 0.86078292
15 1.4797316 1.8711656 1.67544859
16 -0.1495998 -0.6323118 -0.39095576
17 -0.1495998 0.6290764 0.23973829
18 2.9883385 -0.6323118 1.17801337
19 2.9883385 -0.1533375 1.41750051
20 2.9883385 -0.1533375 1.41750051
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