Когда дело доходит до анализа и обработки данных в R, пакет dplyr является мощным инструментом. Он обеспечивает интуитивно понятную и эффективную грамматику манипулирования данными, упрощая выполнение различных операций с наборами данных. Одной из распространенных задач является вычисление средних значений столбцов, что позволяет нам суммировать и понимать распределение данных. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов расчета средних значений столбцов с использованием dplyr, сопровождаемых примерами кода. Итак, приступим!

Метод 1: использование функции summarize():

library(dplyr)
data <- data %>%
  summarize_all(mean, na.rm = TRUE)

Этот метод применяет функцию mean()ко всем столбцам в наборе данных, игнорируя любые пропущенные значения (na.rm = TRUE).

Метод 2: использование across()с mean():

data <- data %>%
  summarise(across(everything(), mean, na.rm = TRUE))

Здесь мы используем across(), чтобы применить функцию mean()к каждому столбцу (everything()), учитывая только непропущенные значения (na.rm = TRUE).

Метод 3: применение функции colMeans()с summarize():

data <- data %>%
  summarise(across(everything(), ~colMeans(.), .names = "mean_{.col}"))

Этот метод использует функцию colMeans()для расчета средних значений столбцов и присваивает имена столбцам с префиксом «mean_», используя .names.

Метод 4. Использование summarize_at()с mean():

data <- data %>%
  summarise_at(vars(col1, col2, col3), mean, na.rm = TRUE)

В этом подходе мы указываем столбцы для расчета средних значений, используя vars(), и применяем к ним mean(), игнорируя пропущенные значения.

Метод 5: расчет средних значений для определенных типов столбцов:

data <- data %>%
  summarise_if(is.numeric, mean, na.rm = TRUE)

Этот метод использует summarise_if()для расчета средних значений для столбцов числового типа (is.numeric), игнорируя пропущенные значения.

В этой статье блога мы рассмотрели различные методы расчета средних значений столбцов с использованием пакета dplyr в R. Предпочитаете ли вы простоту summarize()или гибкость across(), эти методы предлагают мощные способы обобщения и анализа ваших данных. Освоив эти методы, вы сможете эффективно рассчитывать средние значения столбцов и получать ценную информацию из своих наборов данных. Приятного кодирования!