डेटा में कई कॉलम के लिए गणना की गणना करें। फ्रेम

Question

बस सोच रहा है कि क्या औसत फ़ंक्शन

जैसे कई कॉलम के माध्यम से गणना करना संभव है या नहीं।

mean(iris[,1]) 

संभव है लेकिन नहीं

mean(iris[,1:4]) 

की कोशिश की:

चेतावनी संदेश: mean.default में (आईरिस [, 1

mean(iris[,c(1:4)]) 

इस त्रुटि संदेश मिला : 4]): तर्क संख्यात्मक या तार्किक नहीं है: वापसी आईएनजी एनए

मैं जानता हूँ कि मैं सिर्फ lapply उपयोग कर सकते हैं (आईरिस [, 1: 4], मतलब) या sapply (आईरिस [, 1: 4], मतलब)

Answer 1

colMeans का प्रयास करें:

लेकिन कॉलम संख्यात्मक होना चाहिए। आप बड़े डेटासेट के लिए इसके लिए एक टेस्ट जोड़ सकते हैं।

colMeans(iris[sapply(iris, is.numeric)]) 
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 
    5.843333  3.057333  3.758000  1.199333 

बेंचमार्क

dplyr और data.table के लिए लंबे समय से लगता है। शायद कोई सत्यता के लिए निष्कर्षों को दोहरा सकता है।

microbenchmark(
    plafort = colMeans(big.df[sapply(big.df, is.numeric)]), 
    Carlos = colMeans(Filter(is.numeric, big.df)), 
    Cdtable = big.dt[, lapply(.SD, mean)], 
    Cdplyr = big.df %>% summarise_each(funs(mean)) 
) 
#Unit: milliseconds 
# expr  min  lq  mean median  uq  max 
# plafort 9.862934 10.506778 12.07027 10.699616 11.16404 31.23927 
# Carlos 9.215143 9.557987 11.30063 9.843197 10.21821 65.21379 
# Cdtable 57.157250 64.866996 78.72452 67.633433 87.52451 264.60453 
# Cdplyr 62.933293 67.853312 81.77382 71.296555 91.44994 182.36578 

डाटा

m <- matrix(1:1e6, 1000) 
m2 <- matrix(rep('a', 1000), ncol=1) 
big.df <- as.data.frame(cbind(m2, m), stringsAsFactors=F) 
big.df[,-1] <- lapply(big.df[,-1], as.numeric) 
big.dt <- as.data.table(big.df) 

Answer 2

sapply साथ + Filter:

library(dplyr) 
iris %>% summarise_each(funs(mean)) 
    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 
1:  5.843333 3.057333  3.758 1.199333  NA 

डब्ल्यू:

sapply(Filter(is.numeric, iris), mean) 
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 
    5.843333  3.057333  3.758000  1.199333 

dplyr साथ

ith data.table:

library(data.table) 
iris <- data.table(iris) 
iris[,lapply(.SD, mean)] 
    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 
1:  5.843333 3.057333  3.758 1.199333  NA 

Answer 3

आपका ऊपर समाधान संभालने कॉलम सही is.numeric प्रारूप में हैं काम करता है। नीचे उदाहरण देखें:

a <- c(1,2,3) 
mean(a) 

b <- c(2,4,6) 
mean(b) 

d <- c(3,6,9) 

mydata <- cbind(b,a,d) 


mean(mydata[,1:3])