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法律研究如何在 R 数据框中查找所有值的平均值？
如果数据框的所有列都是数值型的，那么我们可能希望找到该数据框中所有值的平均值，但无法直接进行，因为数据框对象不是数值型的。因此，要查找 R 数据框中所有值的平均值，我们需要先将其转换为矩阵，然后使用 mean 函数。
示例
考虑以下数据框 -
x1<-rnorm(20,0.5) x2<-rpois(20,2) x3<-rpois(20,5) x4<-rpois(20,10) x5<-rnorm(20,2) df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5) df1
输出
x1 x2 x3 x4 x5 1 0.26964555 1 3 5 1.016116 2 0.42291565 1 2 11 3.128720 3 0.65188853 2 8 13 2.084747 4 1.36720540 0 8 4 1.796721 5 0.71275824 0 4 12 3.689740 6 0.40522303 3 5 12 3.479856 7 1.24929901 0 6 6 1.819096 8 0.16090460 5 7 11 2.097494 9 1.59639183 3 3 10 1.975716 10 0.58234446 4 3 11 3.249315 11 0.32498206 2 5 6 1.574391 12 1.86227329 3 7 11 1.364608 13 0.57444839 3 4 7 2.587213 14 1.71832408 0 4 8 2.623389 15 0.06276699 2 5 9 2.931708 16 -0.21100119 1 10 13 2.975824 17 1.85209226 1 4 13 2.616432 18 0.25671284 1 5 11 2.480839 19 -0.52819876 1 5 11 3.080255 20 -0.19347216 1 5 8 1.556553
使用 mean 函数查找平均值 -
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示例
mean(df1)
输出
[1] NA
警告消息 -
在 mean.default(df1) 中 - 参数不是数值型或逻辑型 - 返回 NA
这里，它显示了一个警告消息，因此，我们需要将数据框转换为矩阵以进行平均值计算 -
示例
mean(as.matrix(df1))
输出
[1] 3.902662
让我们看看另一个例子 -
示例
y1<-runif(20,1,2) y2<-runif(20,2,3) y3<-runif(20,2,4) y4<-runif(20,2,5) y5<-runif(20,2,10) y6<-runif(20,5,10) df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4,y5,y6) df2
输出
y1 y2 y3 y4 y5 y6 1 1.368129 2.738308 3.161148 4.046335 6.779294 6.587224 2 1.476344 2.916177 3.772860 3.781855 4.180840 5.689949 3 1.048968 2.557214 2.616399 4.544586 5.332783 7.590678 4 1.237608 2.886140 3.566979 2.233891 7.110491 5.400549 5 1.052892 2.085286 3.929607 3.001106 8.221596 8.019978 6 1.978942 2.558619 3.558014 2.275578 6.169379 9.002451 7 1.800132 2.692973 2.329893 4.700417 9.436470 5.828630 8 1.362224 2.647957 2.361931 4.209640 9.838114 8.874549 9 1.379799 2.521889 3.516044 4.751619 6.102215 7.123205 10 1.682376 2.854172 2.507239 2.605997 7.708206 7.139015 11 1.652283 2.546204 3.005126 2.188606 3.573105 7.826812 12 1.839336 2.663233 2.644623 3.820956 9.414881 8.410358 13 1.027927 2.741457 3.997138 2.454044 9.394880 7.838431 14 1.539522 2.790478 2.751248 2.446984 9.048925 5.909314 15 1.112645 2.582921 2.028874 4.003921 5.382478 6.043791 16 1.038845 2.819239 3.011070 2.966783 8.145579 7.155915 17 1.140283 2.600742 3.867859 2.332695 7.513786 7.659354 18 1.641807 2.601332 3.274624 4.081097 9.738734 5.018204 19 1.790096 2.839944 3.250313 3.507385 7.654682 7.040064 20 1.377599 2.105186 2.383566 2.610954 2.762618 7.352752
示例
mean(as.matrix(df2))
输出
[1] 4.120138
更新于: 2020-09-08
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