我正在尝试计算具有NA
值的data.frame中几列(第一列除外)的平均值和标准差。
我已经尝试colMeans
,sapply
等来创建一个遍历data.frame的循环,然后将平均值和标准差存储在一个单独的表中,但仍然保持“乐趣” “错误。任何帮助都会很棒。感谢
一
答案 0 :(得分:8)
sapply(df, function(cl) list(means=mean(cl,na.rm=TRUE), sds=sd(cl,na.rm=TRUE)))
col1 col2 col3 col4 col5
means 3 8 12.5 18.25 22.5
sds 1.581139 1.581139 1.290994 1.707825 1.290994
as.data.frame( t(sapply(df, function(cl) list(means=mean(cl,na.rm=TRUE),
sds=sd(cl,na.rm=TRUE))) ))
means sds
col1 3 1.581139
col2 8 1.581139
col3 12.5 1.290994
col4 18.25 1.707825
col5 22.5 1.290994
答案 1 :(得分:3)
您应该使用的功能(例如colMeans
)几乎都有一个名为na.rm
的参数,默认为FALSE
。只需colMeans(x = your_df, na.rm = TRUE)
,你就会好起来。与仅使用mean()
相同,如果您想逐列。
答案 2 :(得分:2)
以下示例代码可能有用。
# Create a 5 column dataframe that contains some NAs
col1 <- c(1,2,3,4,5)
col2 <- c(6,7,8,9,10)
col3 <- c(11,12,13,14,NA)
col4 <- c(16,NA,18,19,20)
col5 <- c(21,22,23,24,NA)
dataframe <- data.frame(col1,col2,col3,col4,col5)
# Apply the mean() function to all but the first column of the dataframe
apply(dataframe[,2:ncol(dataframe)], 2, function(x) mean(x, na.rm=TRUE))
# Check that the returned values are correct:
mean(col2)
mean(col3, na.rm=TRUE)
mean(col4, na.rm=TRUE)
mean(col5, na.rm=TRUE)
对于标准差,请将mean()
替换为sd()
。