При анализе и обработке данных вычисление средних значений по столбцам является распространенной задачей. Пакет dplyr в R предоставляет мощный набор функций, которые делают эту операцию простой и эффективной. В этой статье мы рассмотрим пять различных методов, использующих dplyr для расчета средних значений по столбцам в R, с примерами кода для каждого метода.

Метод 1: использование функции summium():

library(dplyr)
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3),
                   y = c(4, 5, 6),
                   z = c(7, 8, 9))
averages <- data %>%
  summarize(avg_x = mean(x),
            avg_y = mean(y),
            avg_z = mean(z))
print(averages)

Метод 2. Использование функцииthrough():

library(dplyr)
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3),
                   y = c(4, 5, 6),
                   z = c(7, 8, 9))
averages <- data %>%
  summarise(across(everything(), mean))
print(averages)

Метод 3. Использование функции colMeans() с select() и unlist():

library(dplyr)
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3),
                   y = c(4, 5, 6),
                   z = c(7, 8, 9))
averages <- data %>%
  select(everything()) %>%
  unlist() %>%
  colMeans()
print(averages)

Метод 4. Использование функции summarise_all():

library(dplyr)
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3),
                   y = c(4, 5, 6),
                   z = c(7, 8, 9))
averages <- data %>%
  summarise_all(mean)
print(averages)

Метод 5. Использование функции summum_if() с is.numeric():

library(dplyr)
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3),
                   y = c(4, 5, 6),
                   z = c(7, 8, 9),
                   strings = c("a", "b", "c"))
averages <- data %>%
  summarise_if(is.numeric, mean)
print(averages)

В этой статье мы рассмотрели пять различных методов расчета средних значений по столбцам с использованием пакета dplyr в R. Предпочитаете ли вы использовать функцию summ(), функциюthrough(), colMeans() с select() и unlist( ), summarise_all() или summarise_if(), dplyr предлагает различные варианты эффективного вычисления средних значений по столбцам в ваших данных. Используя эти методы, вы можете оптимизировать рабочие процессы анализа данных и получать полезную информацию из своих наборов данных.