<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Standardabweichung von Spalten in R zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen verwendet werden kann:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Standardabweichung einer Spalte im Datenrahmen berechnet wird:<\/span><\/p>\n Die Standardabweichung der Werte in der Spalte \u201ePunkte\u201c betr\u00e4gt 5,263079<\/strong> .<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Standardabweichung jeder Spalte im Datenrahmen berechnet wird:<\/span><\/p>\n Da die Spalte \u201eTeam\u201c eine Zeichenvariable ist, gibt R NA zur\u00fcck und gibt uns eine Warnung.<\/span><\/p>\n Die Standardabweichung der anderen drei numerischen Spalten wird jedoch erfolgreich berechnet.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Standardabweichung bestimmter Spalten im Datenrahmen berechnet wird:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir auch Spaltenindexwerte verwenden k\u00f6nnten, um Spalten auszuw\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere allgemeine Funktionen in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie die Standardabweichung von Zeilen in R<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Standardabweichung von Spalten in R zu berechnen: #calculate standard deviation of one column sd(df$col1) #calculate standard deviation of all columns sapply(df, sd) #calculate standard deviation of specific columns sapply(df[c(‚ col1 ‚, ‚ col2 ‚, ‚ col5 ‚)], sd) Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #calculate standard deviation of one column<\/span>\nsd(df$col1)\n\n#calculate standard deviation of all columns\n<\/span>sapply(df, sd)\n\n#calculate standard deviation of specific columns<\/span>\nsapply(df[c(' col1<\/span> ', ' col2<\/span> ', ' col5<\/span> ')], sd)<\/strong><\/pre>\n #create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),\n points=c(99, 91, 86, 88, 95),\n assists=c(33, 28, 31, 39, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 A 99 33 30\n2 B 91 28 28\n3 C 86 31 24\n4 D 88 39 24\n5 E 95 34 28\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Standardabweichung einer Spalte<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate standard deviation of 'points' column\n<\/span>sd(df$points)\n\n[1] 5.263079\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Standardabweichung aller Spalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate standard deviation of all columns in data frame<\/span>\nsapply(df, sd)\n\n team points assists rebounds \n NA 5.263079 4.062019 2.683282 \nWarning message:\nIn var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x), na.rm = na.rm):\n NAs introduced by coercion<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Standardabweichung bestimmter Spalten<\/strong><\/h2>\n
#calculate standard deviation of 'points' and 'rebounds' columns\nsapply(df[c(' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ')], sd)\n\n rebound points \n5.263079 2.683282<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate standard deviation of 'points' and 'rebounds' columns\nsapply(df[c(2, 4)], sd)\n\n rebound points \n5.263079 2.683282<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So berechnen Sie den Durchschnitt mehrerer Spalten in R<\/a>
So ermitteln Sie den Maximalwert \u00fcber mehrere Spalten in R<\/a>
So w\u00e4hlen Sie bestimmte Spalten in R aus<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"