Question

我是使用R的新手，我从我的主管那里得到了这段代码：

for (i in 1:k) mean.mat[i, ] <- mean(data.frame[i])

但是，正如我发现的那样，数据帧的意思不再有效。所以我试着提出以下解决方案：

for (i in 1:k) mean.mat[i, ] <- lapply(norm.df[i], mean, na.rm = TRUE)

但是我收到以下错误消息：

Error in mean.mat[i, ] <- lapply(norm.df[i], mean, na.rm = TRUE) : incorrect number of subscripts on matrix

有人知道为什么这不起作用以及如何替换mean()函数？

Answer 1

OP的代码中需要修改几件事。

for循环

一个。 norm.df[i]与mean一起使用不起作用，因为mean适用于vector而不是data.frame。 norm.df[i]使用data.frame时,仍为vector，并且在其rhs上使用列索引会将其转换为mean。

湾所有列的vector都可以连接到vector。因此，如果我们初始化输出length，即{mean.norm'，其中ncol等于'norm.df'的mean.norm <- numeric(ncol(norm.df))，则会更容易
```
for(i in seq_len(ncol(norm.df))) {
     mean.norm[i] <- mean(norm.df[,i], na.rm=TRUE)
 }
```
℃。目前尚不清楚'k'是否定义。如果是，它不是
```
mean.norm[i]
```
请注意，使用的索引是mean.norm[i,]而不是matrix。对于后者，我们需要将'mean.norm'初始化为lapply一列。
lapply

使用lapply(norm.df, mean, na.rm=TRUE)循环列不需要任何索引，除非我们循环遍历列名或列号。
```
list
```

以上输出为vector，但如果我们需要sapply使用mean.norm <- sapply(norm.df, mean, na.rm=TRUE)

colMeans(norm.df, na.rm=TRUE)

或者如果我们正在寻找一个紧凑而有效的代码，可以使用<div id="1"> <div id=2"><button id="button">Click me</button></div> <div id=3"><iframe src"http://website.com"></iframe> </div> </div>（来自@ Roland的评论）

Answer 2

基于dplyr的解决方案更符合@Akrun提供的lapply解决方案：

library(dplyr)
library(tidyr)
dat = data.frame(matrix(runif(100), 10, 10))
dat %>% gather(key, value) %>% group_by(key) %>% 
   summarise(mn = mean(value), stdev = sd(value))
Source: local data frame [10 x 3]

      key        mn     stdev
   (fctr)     (dbl)     (dbl)
1      X1 0.2817435 0.2795313
2      X2 0.4039304 0.3273860
3      X3 0.4994540 0.2612170
4      X4 0.4302393 0.3548886
5      X5 0.4095109 0.3707861
6      X6 0.4039782 0.2737998
7      X7 0.3985275 0.3672740
8      X8 0.5691146 0.2139044
9      X9 0.5315091 0.2943599
10    X10 0.5471878 0.3904215

我使用gather将数据集从宽格式转换为长格式：

dat %>% gather(key, value) %>% head(15)
   key      value
1   X1 0.12273665
2   X1 0.04694209
3   X1 0.06572691
4   X1 0.87899058
5   X1 0.40901575
6   X1 0.63833813
7   X1 0.09088830
8   X1 0.18513657
9   X1 0.10783958
10  X1 0.27182005
11  X2 0.54010596
12  X2 0.03647860
13  X2 0.78629356
14  X2 0.96977616
15  X2 0.54121128

R中的均值（data.frame）已不存在，有哪些替代方案？

2 个答案: