如何在R中使用colMeans()函数

R语言中的**colMeans()**函数可以用来计算R语言中的矩阵或数据框中几列的平均值。

这个函数使用以下基本语法。

#calculate column means of every column
colMeans(df)

#calculate column means and exclude NA values
colMeans(df, na.rm=T)

#calculate column means of specific columns
colMeans(df[c('col1', 'col3', 'col4')])

下面的例子展示了如何在实践中使用这种语法。

例1：计算每一列的平均数

下面的代码显示了如何计算一个数据框中每一列的平均数。

#create data frame
df <- data.frame(points=c(99, 91, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28),
                 blocks=c(1, 4, 11, 0, 2))

#calculate column means
colMeans(df)

  points  assists rebounds   blocks 
    91.8     33.0     26.8      3.6 

例2**:计算每一列的平均数并排除不适用者**

下面的代码显示了如何计算每一列的平均数并排除NA值。

#create data frame with some NA values
df <- data.frame(points=c(99, 91, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, NA, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, NA, NA, 28),
                 blocks=c(1, 4, 11, 0, 2))

#calculate column means
colMeans(df, na.rm=T)

  points  assists rebounds   blocks 
91.80000 34.25000 28.66667  3.60000

例3：计算特定列的平均数

下面的代码显示了如何计算数据框中特定列的平均值。

#create data frame
df <- data.frame(points=c(99, 91, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28),
                 blocks=c(1, 4, 11, 0, 2))

#calculate column means for 'points' and 'blocks' columns
colMeans(df[c('points', 'blocks')])

points blocks 
  91.8    3.6 

请注意，我们也可以使用索引值来计算特定列的平均值。

#create data frame
df <- data.frame(points=c(99, 91, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28),
                 blocks=c(1, 4, 11, 0, 2))

#calculate column means for columns in position 1 and 4
colMeans(df[c(1, 4)])

points blocks 
  91.8    3.6 

其他资源

下面的教程解释了如何在R中执行其他常用函数。

如何在R中计算列的标准偏差
如何在R中按组计算平均值
如何在R中按组计算总和

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