studio - calcular la media para cada columna de una matriz en R

operaciones entre columnas en r

Question

Estoy trabajando en R in R studio. Necesito calcular la media para cada columna de un marco de datos.

 cluster1  // 5 by 4 data frame
 mean(cluster1) // 

Tengo :

  Warning message:
  In mean.default(cluster1) :
  argument is not numeric or logical: returning NA

Pero puedo usar

  mean(cluster1[[1]])

para obtener la media de la primera columna.

¿Cómo obtener los medios para todas las columnas?

Cualquier ayuda sería apreciada.

Answer 1

En caso de que tengas NA:

sapply(data, mean, na.rm = T)      # Returns a vector (with names)   
lapply(data, mean, na.rm = T)      # Returns a list  

Recuerde que "mean" necesita datos numéricos. Si tiene datos de clases mixtas, use:

numdata<-data[sapply(data, is.numeric)]  
sapply(numdata, mean, na.rm = T)  # Returns a vector
lapply(numdata, mean, na.rm = T)  # Returns a list  

Answer 2

Otra forma es usar el paquete purrr

# example data like what is said above

@A Carretilla Y Mohair

set.seed(1)
m <- data.frame(matrix(sample(100, 20, replace = TRUE), ncol = 4))


library(purrr)
means <- map_dbl(m, mean)

> means
#  X1   X2   X3   X4 
#47.0 64.4 44.8 67.8 

Answer 3

Puede usar ''apply'' para ejecutar una función o las filas o columnas de una matriz o marco de datos numéricos:

cluster1 <- data.frame(a=1:5, b=11:15, c=21:25, d=31:35)

apply(cluster1,2,mean)  # applies function ''mean'' to 2nd dimension (columns)

apply(cluster1,1,mean)  # applies function to 1st dimension (rows)

sapply(cluster1, mean)  # also takes mean of columns, treating data frame like list of vectors

Answer 4

Puedes intentar esto:

mean(as.matrix(cluster1))

Answer 5

Puedes usar colMeans :

### Sample data
set.seed(1)
m <- data.frame(matrix(sample(100, 20, replace = TRUE), ncol = 4))

### Your error
mean(m)
# [1] NA
# Warning message:
# In mean.default(m) : argument is not numeric or logical: returning NA

### The result using `colMeans`
colMeans(m)
#   X1   X2   X3   X4 
# 47.0 64.4 44.8 67.8 

Answer 6

Para la diversidad: Otra forma es convertir una función vectorial en una que funcione con marcos de datos usando plyr::colwise()

set.seed(1)
m <- data.frame(matrix(sample(100, 20, replace = TRUE), ncol = 4))

plyr::colwise(mean)(m)


#   X1   X2   X3   X4
# 1 47 64.4 44.8 67.8