Question

我刚开始使用R而且我已经执行了这些语句：

library(datasets)
head(airquality)
s <- split(airquality,airquality$Month)
sapply(s, function(x) {colMeans(x[,c("Ozone", "Solar.R", "Wind")], na.rm = TRUE)})
lapply(s, function(x) {colMeans(na.omit(x[,c("Ozone", "Solar.R", "Wind")])) })

对于sapply，它会返回以下内容：

             5         6          7          8         9
Ozone    23.61538  29.44444  59.115385  59.961538  31.44828
Solar.R 181.29630 190.16667 216.483871 171.857143 167.43333
Wind     11.62258  10.26667   8.941935   8.793548  10.18000

对于lapply，它会返回以下内容：

$`5`
    Ozone   Solar.R      Wind 
 24.12500 182.04167  11.50417 

$`6`
    Ozone   Solar.R      Wind 
 29.44444 184.22222  12.17778 

$`7`
     Ozone    Solar.R       Wind 
 59.115385 216.423077   8.523077 

$`8`
    Ozone   Solar.R      Wind 
 60.00000 173.08696   8.86087 

$`9`
    Ozone   Solar.R      Wind 
 31.44828 168.20690  10.07586

现在，我的问题是，为什么返回的值类似，但不一样？是不是na.rm = TRUE和na.omit应该做同样的事情？省略缺失值并仅计算我们所拥有的值的平均值？在这种情况下，我不应该在两个结果集中都有相同的值吗？

非常感谢您的任何意见！

Answer 1

他们不应该给出相同的结果。考虑这个例子：

exdf<-data.frame(a=c(1,NA,5),b=c(3,2,2))
#   a b
#1  1 3
#2 NA 2
#3  5 2
colMeans(exdf,na.rm=TRUE)
#       a        b 
#3.000000 2.333333
colMeans(na.omit(exdf))
#  a   b 
#3.0 2.5

这是为什么？在第一种情况下，列b的平均值是通过(3+2+2)/3计算的。在第二种情况下，第二行被整体删除（也是b的值，不是-NA，因此在第一种情况下被认为是na.omit和所以b意思是(3+2)/2。

Answer 2

sapply(s, function(x) {colMeans(x[,c("Ozone", "Solar.R", "Wind")], na.rm = TRUE)}) 单独处理每列，并计算每列中非NA值的平均值。

lapply(s, function(x) {colMeans(na.omit(x[,c("Ozone", "Solar.R", "Wind")])) }) 子集s指向三列中没有一列为NA的情况，然后使用列表示结果数据。

差异来自那些具有一个或两个值为NA的行。

R中na.rm和na.omit的区别

2 个答案: