R语言求取DataFrame(数据帧)多行/列平均值

该博客介绍了如何在R语言中利用`rowMeans`和`colMeans`函数计算数据框的行平均值和列平均值。通过示例数据`data`,展示了如何处理缺失值(NA)并得到每行的平均值。这个过程对于数据预处理和分析是十分常见的操作。

在Excel 使用average先求取两格子的平均值,然后可以进一步拉两个格子求取整行/整列的平均值。

这在R语言中使用rowMeans求取多行平均值,或colMeans求取多列平均值

示例如下:

#create data frame
data <- data.frame(var1 = c(0, NA, 2, 2, 5),
                   var2 = c(5, 5, 7, 8, 9),
                   var3 = c(2, 7, 9, 9, 7))

#view data frame
data

  var1 var2 var3
1    0    5    2
2   NA    5    7
3    2    7    9
4    2    8    9
5    5    9    7

#find average value in each row
rowMeans(data, na.rm=TRUE)

[1] 2.333333 6.000000 6.000000 6.333333 7.000000

 

### 使用 Pandas 的 `loc` 和 `iloc` 获取多行数据 Pandas 提供了两种主要方法来选择 DataFrame 中的多行和多:`loc` 和 `iloc`。以下是它们的具体用法示例。 #### 1. 使用 `loc` 获取多行数据 `loc` 是基于标签的索引方法,允许通过行和的标签来选择数据。以下是一个示例: ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']} df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five']) # 选择行标签为 'one' 和 'three',标签为 'A' 和 'B' 的数据 result_loc = df.loc[['one', 'three'], ['A', 'B']] print(result_loc) ``` 输出结果如下: ``` A B one 1 a three 3 c ``` 在上述代码中,`loc` 方法通过指定行标签表 `['one', 'three']` 和标签表 `['A', 'B']` 来选择对应的子集[^4]。 #### 2. 使用 `iloc` 获取多行数据 `iloc` 是基于整数位置的索引方法,允许通过行和的整数索引来选择数据。以下是一个示例: ```python # 选择第 0 行和第 2 行,第 0 和第 1 数据 result_iloc = df.iloc[[0, 2], [0, 1]] print(result_iloc) ``` 输出结果如下: ``` A B one 1 a three 3 c ``` 在上述代码中,`iloc` 方法通过指定行索引表 `[0, 2]` 和索引表 `[0, 1]` 来选择对应的子集[^4]。 #### 3. 使用切片获取多行数据 `loc` 和 `iloc` 都支持使用切片来选择连续的行和。 - **使用 `loc` 的切片**: ```python # 选择从 'one' 到 'three' 的行,以及从 'A' 到 'B' 的 result_loc_slice = df.loc['one':'three', 'A':'B'] print(result_loc_slice) ``` 输出结果如下: ``` A B one 1 a two 2 b three 3 c ``` - **使用 `iloc` 的切片**: ```python # 选择从第 0 行到第 2 行,以及从第 0 到第 1 result_iloc_slice = df.iloc[0:3, 0:2] print(result_iloc_slice) ``` 输出结果如下: ``` A B one 1 a two 2 b three 3 c ``` 在上述代码中,`loc` 和 `iloc` 都使用了切片操作来选择连续的行和[^4]。 --- ###
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