Question

我知道，我可以使用sapply和colMeans来rowMeans获取data.frame的平均值。但是现在，我正在学习do.call并希望使用do.call()进行尝试。

我尝试了不同的方式，但我无法得到我想要的结果。

例如，我想从sapply得到相同的结果：

myIris <- iris[1:4]
head(myIris)
sapply(myIris, mean)

#Here is the result what I want
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
#5.843333     3.057333     3.758000     1.199333

所以我用do.call（）用不同的方式尝试了这个，都告诉我错了！

do.call("mean", myIris) # Wrong!
do.call("mean", x=myIris) # Wrong!
do.call("mean", list(x=myIris)) # Wrong!
....

你知道怎么用do.call吗？

Answer 1

使用colMeans代替mean可以获得所需的结果

do.call("colMeans", list(myIris))

# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
#    5.843333     3.057333     3.758000     1.199333

Answer 2

如果我们需要使用rowMeans

运行colMeans和lapply/sapply

lapply(c('colMeans', 'rowMeans'), function(x) get(x)(myIris))
#[[1]]
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
#    5.843333     3.057333     3.758000     1.199333 

#[[2]]
#  [1] 2.550 2.375 2.350 2.350 2.550 2.850 2.425 2.525 2.225 2.400 2.700 2.500
# [13] 2.325 2.125 2.800 3.000 2.750 2.575 2.875 2.675 2.675 2.675 2.350 2.650
# [25] 2.575 2.450 2.600 2.600 2.550 2.425 2.425 2.675 2.725 2.825 2.425 2.400
# [37] 2.625 2.500 2.225 2.550 2.525 2.100 2.275 2.675 2.800 2.375 2.675 2.350
# [49] 2.675 2.475 4.075 3.900 4.100 3.275 3.850 3.575 3.975 2.900 3.850 3.300
# [61] 2.875 3.650 3.300 3.775 3.350 3.900 3.650 3.400 3.600 3.275 3.925 3.550
# [73] 3.800 3.700 3.725 3.850 3.950 4.100 3.725 3.200 3.200 3.150 3.400 3.850
# [85] 3.600 3.875 4.000 3.575 3.500 3.325 3.425 3.775 3.400 2.900 3.450 3.525
# [97] 3.525 3.675 2.925 3.475 4.525 3.875 4.525 4.150 4.375 4.825 3.400 4.575
#[109] 4.200 4.850 4.200 4.075 4.350 3.800 4.025 4.300 4.200 5.100 4.875 3.675
#[121] 4.525 3.825 4.800 3.925 4.450 4.550 3.900 3.950 4.225 4.400 4.550 5.025
#[133] 4.250 3.925 3.925 4.775 4.425 4.200 3.900 4.375 4.450 4.350 3.875 4.550
#[145] 4.550 4.300 3.925 4.175 4.325 3.950

或使用

 lapply(list(colMeans, rowMeans), do.call, list(myIris))

如何使用do.call计算R中data.frame的平均值？

2 个答案: