R语言 如何使用ColMeans函数

在这篇文章中，我们将讨论如何在R编程语言中使用ColMeans函数。

使用colmeans()函数

在R语言中，colmean()函数可以通过传递数据框架的参数来简单调用，以获得数据框架中每一列的平均值。

语法 :

colMeans(dataframe)

其中dataframe是输入数据帧。

例子:

在这个例子中，我们将使用colmeans()函数，用包含三个不同列的数据框架来获得R语言中每一列的平均值。

# create  dataframe with three columns
data=data.frame(col1=c(1,34,56,32,23),
                col2=c(21,34,56,32,34),
                col3=c(1:5))
 
# get mean of all columns
print(colMeans(data))

输出

col1 col2 col3 
29.2 35.4  3.0 

计算特定列的平均数

在这个方法中，用户可以选择获得给定数据框架中特定列的平均值，或者使用colmean()函数获得整个数据框架的平均值，并在其中指定列的名称，在R语言中计算平均值。

语法:

colMeans(dataframe)

其中。

• dataframe是输入数据框
• column是要得到平均值的列

例子

在这个例子中，我们将使用colmean()函数，以列的名称为参数，在R语言中获得数据框架中该特定列的平均值。

# create  dataframe with three columns
data=data.frame(col1=c(1,34,56,32,23),
                col2=c(21,34,56,32,34),
                col3=c(1:5))
 
# get mean of col2 and col3
print(colMeans(data[c('col2', 'col3')]))

输出

col2 col3 
35.4  3.0 

在这里，我们也可以使用colMeans()来获得平均值的列数字。

语法:

colMeans(dataframe)

其中

• col_value_start是第一列索引
• col_value_end是最后一列的索引

例子

# create  dataframe with three columns
data=data.frame(col1=c(1,34,56,32,23),
                col2=c(21,34,56,32,34),
                col3=c(1:5))
 
# get mean from column1 to column3
print(colMeans(data[c(1,3)]))

输出

col1 col3 
29.2  3.0 

计算每一列的平均数并排除NA的影响

在这个例子中，用户必须使用带有na.rm参数的colmean()函数，通过排除NA来计算某一列的平均值。NA代表不是一个数字，我们可以通过使用na.rm()方法来做到这一点，我们将把它设置为True来移除数据框列中的NA值。

语法:

colMeans(dataframe,na.rm=TRUE)

例子

在这个例子中，我们将创建包括三个NA值的三列，并使用colmeans()函数下的na.rm参数获得所有列的平均值。

# create dataframe with three columns
data=data.frame(col1=c(1,34,56,32,23,NA,NA,NA),
                col2=c(21,NA,NA,NA,34,56,32,34),
                col3=c(1:5,NA,NA,NA))
 
# get mean of all columns excluding NA
print(colMeans(data,na.rm=TRUE))

输出

col1 col2 col3 
29.2 35.4  3.0 

在R语言中计算数组中各列的平均数

在这种方法中，用户需要调用colmean()函数，以数组的名称及其尺寸为参数，在R语言中获得给定数组的列的平均值。

语法:

colMeans(data, dims )

其中

• data是输入数组
• dims代表尺寸

例子

在这个例子中，我们将创建一个有3个维度、1-12个元素的数组，并使用R编程语言中的colmeans()函数计算列平均值。

# Initializing a 3D array
data= array(1:12, c(2, 3, 3))
 
# colmeans for one dimension
print(colMeans(data, dims = 1))
 
# colmeans for two dimension
print(colMeans(data, dims = 2))

输出

     [,1] [,2] [,3]
[1,]  1.5  7.5  1.5
[2,]  3.5  9.5  3.5
[3,]  5.5 11.5  5.5

[1] 3.5 9.5 3.5