用R计算带有空白的数据框的平均值答案

【问题标题】：Calculating a mean from a data frame with blanks with R用R计算带有空白的数据框的平均值
【发布时间】：2021-01-16 19:54:48
【问题描述】：

我有一个在不同位置有空白的数据框。我想计算行的平均值，但我不知道如何根据行使 n 灵活。

所有列的行数相同。

平均值 = 总和/n

df1 <- data.frame(col1 = c(5, 9, NA, -0.9, -0.74, , 1.19, , -1, -0.4, 1.38, -1.5, 1, 0.64), 
                  col2 = c(4, 2, -9, 4, 19, 31, 4, -8, -15,NA,NA,NA,NA,NA),
                  col3 = c(1, -2, 5, 1.1, 33, 2, 7, 1, 1, 16, -22, - 2, -3,-10))

因此，对于第 1 行：

5+4+1 = 9/3 = 3

但对于第 3 行： (-9) + 5 = -4/2 = -2

非常感谢您的帮助！

【问题讨论】：

你可以省略缺失值：rowMeans(df1, na.rm=TRUE)
当我尝试这样做时，我收到一个错误：“rowMeans(df1, na.rm = TRUE) 中的错误：'x' 必须是数字。”我的值是除了空格之外的数字，如果这意味着什么。
既然你有那些“空白”（-0.74, ,1.19），你应该将它们转换为 NA，看看这篇文章：stackoverflow.com/questions/24172111/…。如果您从文件（例如 csv）中读取数据帧，您可以使用 na.strings 参数在线完成。

标签： r dataframe mean

【解决方案1】：

如果您的数据中有空格，即使它看起来是数字，也会将您的数据转换为字符。将它们转换为NA，将列转换为数字，然后取平均值。

df[df == ''] <- NA
df[] <- lapply(df, as.numeric)
df$rowMean <- rowMeans(df, na.rm = TRUE)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

 df1 <- data.frame(col1 = as.numeric(c(5, 9, NA, -0.9, -0.74, NA , 1.19, 2 , -1, -0.4, 1.38, -1.5, 1, 0.64)), 
                  col2 = as.numeric(c(4, 2, -9, 4, 19, 31, 4, -8, -15,NA,NA,NA,NA,NA)),
                  col3 = as.numeric(c(1, -2, 5, 1.1, 33, 2, 7, 1, 1, 16, -22, -2, -3,-10)))

 rowMeans(df1, na.rm=TRUE)

有可能，尽管您的数据是数字，R 将它们作为字符读入。

【讨论】：

当我尝试这样做时，我得到了这个错误：is.data.frame(x) 中的错误：'list' 对象不能被强制输入'double' 我也尝试使用 as 将其取消列出。数字（未列出（df1））。两者似乎都不起作用。
dft1 <- data.frame(col1 = as.numeric(c(5, 9, NA, -0.9, -0.74, NA , 1.19, 2 , -1, -0.4, 1.38, -1.5, 1, 0.64)), col2 = as.numeric(c(4, 2, -9, 4, 19, 31, 4, -8, -15,NA,NA,NA,NA,NA)), col3 = as.numeric(c(1, -2, 5, 1.1, 33, 2, 7, 1, 1, 16, -22, -2, -3,-10)))
你可以试试这个。并使每一列数字化。这应该可以，但是有点工作
好像您创建了一个名为 dftest 的数据框，然后在名为 df1 的东西上运行 rowmeans。
我很抱歉。它应该是 df1