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法学研究如果R数据框的一列中存在NA值，如何计算标准差？
如果R数据框的向量或列中存在NA值，则计算标准差的sd命令的结果将为NA。为了解决这个问题，我们需要像处理不包含缺失值的向量一样，使用na.rm=TRUE。例如，如果我们有一个定义为x的数据框df的列包含缺失值，则x的标准差可以计算为sd(df$x)。
示例
考虑下面的数据框
> set.seed(3521) > x<-c(NA,rnorm(19,5,0.34)) > df1<-data.frame(x) > df1
输出
x 1 NA 2 5.107864 3 4.797851 4 5.184345 5 4.680958 6 5.245151 7 5.760667 8 4.924365 9 5.770071 10 5.313064 11 4.564939 12 4.139275 13 4.997252 14 4.991125 15 5.402940 16 5.020513 17 4.644727 18 4.766003 19 5.658426 20 4.939198
示例
> sd(df1$x)
输出
[1] NA
忽略NA值计算x的标准差
示例
> sd(df1$x,na.rm=TRUE)
输出
[1] 0.4210732
让我们来看另一个例子
示例
> z<-sample(c(NA,5,8,7,4,1),20,replace=TRUE) > df2<-data.frame(z) > df2
输出
z 1 NA 2 8 3 4 4 4 5 NA 6 8 7 NA 8 1 9 8 10 8 11 1 12 NA 13 7 14 4 15 1 16 5 17 4 18 5 19 NA 20 7
示例
> sd(df2$z,na.rm=TRUE)
输出
[1] 2.618615
更新于：2020年11月7日
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