如何在 r 中使用 colmeans() 函数

R 中的colMeans()函数可用于计算 R 中矩阵或数据帧的多列平均值。

该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 ')])

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例1：计算每列的平均值

以下代码显示了如何计算数据框中每列的平均值：

 #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
colMeans(df)

  points assists rebounds blocks 
    91.8 33.0 26.8 3.6

示例 2 ：计算每列的平均值并排除 NA

以下代码显示如何计算每列的平均值并排除 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

示例 3：计算特定列的平均值

下面的代码展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 ')])

point blocks 
  91.8 3.6

请注意，我们还可以使用索引值对特定列进行平均：

 #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)])

point blocks 
  91.8 3.6

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中执行其他常见功能：

如何计算R中列的标准差
如何计算R中每组的平均值
如何在R中按组计算总和