Question

我对矢量或数组操作有点麻烦。

我有三个3D阵列，我想找到它们的平均值。我怎样才能做到这一点？我们不能使用mean()，因为它只返回一个值。

更重要的是阵列中的一些细胞是NA，这意味着如果我只是添加它们

A = (B + C + D)/3

结果也将显示NA。

如何让它识别出单元格是否为NA然后才跳过它。

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 A = c(NA, 10, 15, 15, NA)
 B = c(10, 15, NA, 22, NA)
 C = c(NA, NA, 20, 26, NA)

我想要平均这些向量的输出

(10, (10+15)/2, (15+20)/2, (15+22+26)/3, NA)

我们也不能使用na.omit，因为它会移动索引的顺序。

这是相应的代码。我希望它会有所帮助。

for (yr in 1950:2011) {
    temp_JFM <- sst5_sst2[,,year5_sst2==yr & (month5_sst2>=1 & month5_sst2<=3)]
       k = 0
       jfm=4*k+1
    for (i in 1:72) {
        for (j in 1:36) {
            iposst5_sst2[i,j,jfm] <- (temp_JFM[i,j,1]+temp_JFM[i,j,2]+temp_JFM[i,j,3])/3
        }
    }      
}

不管你。

它已经解决了。

最简单的纠正方法如下所示。

iposst5_sst2[i,j,jfm] <- mean(temp_JFM[i,j,],na.rm=TRUE)

Answer 1

我不完全确定你想要的输出是什么，但我猜你真正想要构建的不是三个3D阵列，而是一个4D阵列，你可以使用apply。< / p>

这样的事情：

#Three 3D arrays...
A <- array(runif(1:27),dim = c(3,3,3))
B <- array(runif(1:27),dim = c(3,3,3))
C <- array(runif(1:27),dim = c(3,3,3))

#Become one 4D array
D <- array(c(A,B,C),dim = c(3,3,3,3))

#Now we can simply apply the function mean
# and use it's na.rm = TRUE argument.
apply(D,1:3,mean,na.rm = TRUE)

Answer 2

这是一个示例，它使三个值的向量，使na.omit可用：

vectorAverage <- function(A,B,C) {
    Z <- rep(NA, length(A))

    for (i in 1:length(A)) {
        x <- na.omit(c(A[i],B[i],C[i]))
        if (length(x) > 0) Z[i] = mean(x)
    }
    Z
}

导致：

vectorAverage(A,B,C)
[1] 10.0 12.5 17.5 21.0   NA

编辑：在第一个版本的输出中错过了NaN。

R - 矢量/数组加法

2 个答案: