R 中各列的平均值，不包括 NA

Posted 2023-02-15

【中文标题】R 中各列的平均值，不包括 NA

【英文标题】：Average across Columns in R, excluding NAs

【发布时间】：2012-09-11 06:19:14

【问题描述】：

我无法想象我是第一个提出这个问题的人，但我还没有找到解决方案（这里或其他地方）。

我有几列，我想在 R 中对其进行平均。唯一最棘手的方面是某些列包含 NA。

例如：

Trait Col1 Col2 Col3
DF    23   NA   23
DG    2    2    2
DH    NA   9    9

我想创建一个 Col4 来平均前 3 列中的条目，忽略 NA。 所以：

 Trait Col1 Col2 Col3 Col4
 DF    23   NA   23   23
 DG    2    2    2    2
 DH    NA   9    9    9 

理想情况下这样的事情会起作用：

data$Col4 <- mean(data$Chr1, data$Chr2, data$Chr3, na.rm=TRUE)

但事实并非如此。

【问题讨论】：

?rowMeans 应该为你做。它主要是 apply(..., 1, mean) 的包装器。

不正确，它是 apply() 的包装器。众所周知，它的速度要快得多。

【参考方案1】：

你想要rowMeans()，但重要的是要注意它有一个na.rm 参数，你想将其设置为TRUE。例如：

> mat <- matrix(c(23,2,NA,NA,2,9,23,2,9), ncol = 3)
> mat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   23   NA   23
[2,]    2    2    2
[3,]   NA    9    9
> rowMeans(mat)
[1] NA  2 NA
> rowMeans(mat, na.rm = TRUE)
[1] 23  2  9

为了匹配你的例子：

> dat <- data.frame(Trait = c("DF","DG","DH"), mat)
> names(dat) <- c("Trait", paste0("Col", 1:3))
> dat
  Trait Col1 Col2 Col3
1    DF   23   NA   23
2    DG    2    2    2
3    DH   NA    9    9
> dat <- transform(dat, Col4 = rowMeans(dat[,-1], na.rm = TRUE))
> dat
  Trait Col1 Col2 Col3 Col4
1    DF   23   NA   23   23
2    DG    2    2    2    2
3    DH   NA    9    9    9

【讨论】：

行意思是！感谢您的宝贵时间：]

这是（正确但）不够通用，不值得记住。我添加了另一个答案。

@azim r 标签中有超过 300,000 个问题。其中不少人将apply() 和 co 作为潜在答案。问题是关于行均值；您不想经常使用apply() 这样做，因为相比之下它非常慢。您正在回答的问题在这里没有被问到，但在其他地方已经被问过很多次了。

@GavinSimpson 这个问题没有说明执行时间或数据集很大的事实。主要问题是如何在计算 mean 时摆脱 NA。此外，您始终可以翻转数据框并对列而不是行进行操作。此外，您可以并行运行，并且运行速度比任何“快速”但顺序操作都快。使用apply 函数系列非常容易。我对这个答案的主要问题是它的局限性。我认为对每个存在的函数都有一个行函数是不现实的。

@Azim 这个问题并没有说明做任何事情，而是在考虑NAs 的同时将手段置于行之上。但这并没有阻止您来到这里并告诉人们正确的答案不“值得记住”。我关心执行时间，并且可以选择在您编写的代码中使用rowMeans() 和colMeans()，尤其是如果它会被其他人使用。您可能认为拥有按行或按列的特殊功能并不重要，但其他人不同意； matrixStats 包，它专门添加了许多像这样可以轻松加速的常用函数

【参考方案2】：

为什么不接受答案？ 公认的答案是正确的，但是对于这个特定任务过于具体，无法一概而论。如果我们需要 var、skewness 等其他统计信息，甚至是自定义函数，而不是 mean，该怎么办？

更灵活的解决方案：

row_means <- apply(X=data, MARGIN=1, FUN=mean, na.rm=TRUE)

---

更多详情请关注apply：

通常，要在整个数据集上应用任何函数（自定义或内置），按列或按行，apply 或其变体之一（sapply，lapply`，...）应该使用。它的签名是：

apply(X, MARGIN, FUN, na.rm)

地点：

X：表单数据框或矩阵的数据。 MARGIN：聚合发生的维度。使用1 进行行操作，2 进行列操作。 FUN：对数据调用的操作。这里可以使用任何预定义的 R 函数以及任何用户定义的函数。 na.rm：如果是TRUE，则NA 的值将在FUN 被调用之前被删除。

我为什么要使用apply？

出于多种原因，包括但不限于：

任何功能都可以轻松插入apply。 对于不同的首选项，例如输入或输出数据类型，可以使用其他变体（例如，lapply 用于列表操作）。 （最重要的是）它促进了可扩展性，因为该函数的某些版本允许并行执行（例如来自parallel 库的mclapply）。例如，请参阅 [+] 或 [+]。

【讨论】：

你没有提到你不应该使用apply()来做OP想要的重要原因；很慢。