Question

这对标题来说有点困难，所以编辑很受欢迎。数据如下所示：

mat =         

     [,1]
 [1,] 9.586352e-04
 [2,]           NA
 [3,] 2.605841e-03
 [4,] 7.868957e-05
 [5,] 1.000000e+00
 [6,]           NA
 [7,] 8.208500e-02
 [8,] 2.605841e-03
 [9,] 7.868957e-05
[10,] 1.000000e+00
[11,] 9.586352e-04
[12,] 8.208500e-02
[13,] 2.605841e-03
[14,] 7.868957e-05
[15,] 1.000000e+00

我想对每5个元素求和，所以因为有15个，所以返回的向量的长度应为3.（15/3）。例如，只需将NA计算为0。

我该怎么做？

我也想忽略NA的

Answer 1

m <- matrix(1:15, ncol = 1)
m[cbind(c(3,7),c(1, 1))] <- NA

library(zoo)
rollapply(m, sum, width = 5, by = 5, na.rm = TRUE)
     [,1]
[1,]   12
[2,]   33
[3,]   65

Answer 2

您可以使用tapply()

mat <- matrix(c(1, 2, NA, 4:6, NA, 8:15))
## set up a grouping vector
grp <- rep(1:(nrow(mat)/5), each = 5)
## compute group sums
tapply(mat, grp, sum, na.rm = TRUE)
#  1  2  3 
# 12 33 65

效率较低的选项涉及split()与vapply()

vapply(split(mat, grp), sum, 1, na.rm = TRUE)
#  1  2  3 
# 12 33 65

Answer 3

这是?rowsum的理想选择，应该是快速的

使用RStudent的数据

rowsum(m, rep(1:3, each=5), na.rm=TRUE)

第二个参数group定义了应用总和的行。更一般地说，如果在矢量上应用，则可以定义组参数rep(1:nrow(m), each=5, length=nrow(m))（子nrow和length）

Answer 4

使用dplyr

library(dplyr)
mat <- matrix(c(1, 2, NA, 4:6, NA, 8:15))
df <- data.frame(mat)

df %>%
  mutate(group = rep(1:(n()/5), each=5)) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mat = sum(mat, na.rm = TRUE))

你得到：

#Source: local data frame [3 x 2]

#  group mat
#1     1  12
#2     2  33
#3     3  65

如果出于某些原因，您希望将NA替换为0（因为您要执行除sum()以外的其他操作，请说mean()），您可以执行此操作：

df %>%
  mutate(mat = ifelse(is.na(mat), 0, mat)) %>%
  mutate(group = rep(1:(n()/5), each=5)) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mat = mean(mat))

您会得到NA s等于0的结果（而不是在之前的建议中省略NA和na.rm = TRUE）

#Source: local data frame [3 x 2]

#  group  mat
#1     1  2.4
#2     2  6.6
#3     3 13.0

Answer 5

sum函数有一个na.rm选项。

dfsum <- numeric()
i <- 1
j <- 1
while (i < nrow(df)) { 
    dfsum[j] <- sum(df[i,2] : df [i+4,2], na.rm=TRUE)
    i <- i+5
    j <- j+ 1
}

按R中的行组求和

5 个答案: