r语言 计算均值 na处理R 在R语言中,可以使用mean()函数来计算均值,并使用na.rm参数来忽略缺失值(NA)。 例如,假设有一个向量x,其中包含一些NA值,可以使用以下代码来计算不含NA的均值: r mean(x, na.rm = TRUE) 如果要对多个向量计算均值,并将结果存储在一个向量中,可以使用sapply()函数: r means <- ...
> IQR(bank$age, na.rm = FALSE, type=7) 16 sd 函数 sd函数用来计算一组数值中的标准差。该函数接受一个数值向量(numeric vector)x和一个逻辑值na.rm。na.rm用来设置在计算时是否忽略缺失值。该函数的语法如下: sd(x, na.rm = FALSE) 对于长度为 0 或 1 的向量,该函数返回NA。下面是两个例子: ...
mean()函数用于计算算数平均值 median( )函数用于计算中位数 range( )函数用于计算由min()和max()组成的向量 var()函数用于计算样本方差 cor()函数用于计算向量之间的相关性 rank()函数用于计算得到一个由中间向量中值的排位组成的向量 quantile()函数用于算的一个向量,该向量包括原向量的最小值,下四分位数,中...
mSVM-REF函数是John Colby教授写的链接点我。如无法上GitHub,我也上传在我的gitee仓库里,可以点击右边的1直达1。 输入文件整理成这种样子,即行为样本,列为基因,第一列是分组信息(我只做了两组比较,多组对比需要再研究)。 函数是已经写好的,我们直接引用即可。 set.seed(2023) library(e1071) #这里填写你存放...
R mean() 函数用来计算样本的平均值,该函数的第二个参数可以设置去掉部分异常分数据。 mean() 函数语法格式如下: mean(x,trim=0,na.rm=FALSE,...) 参数说明: x 输入向量 trim 在首尾分别去除异常值,取值范围为 0 到 0.5 之间,表示在计算均值前需要去掉的异常值的比例。
R语言中的mean函数用于计算向量或数组的平均值。 语法:mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE) 参数说明: x: 要计算平均值的向量或数组。 trim: 可选参数,用于指定在计算平均值时要删除的极值的比例。默认为0,表示不删除任何值。 na.rm: 可选参数,用于指定是否在计算平均值时删除缺失值。默认为FALSE,表示不...
R语言通过在函数中设置na.rm=TRUE参数、在计算和分析中删除缺失值获得有效的计算结果(Excluding Missing Values from Analyses) 如果运算中包含缺失值,许多函数直接返回NA # x <- c(1,2,NA,3) mean(x) # returns NA mean(x, na.rm=TRUE) ...
[1] NA > max(x) [1] NA > mean(x, na.rm=TRUE) [1] 5.5 > max(x, na.rm=TRUE) [1] 8 可通过设置na.rm为TRUE来删除缺失值,然后再统计 有时我们还想知道缺失值NA在哪个位置。此时可以通过which()函数来输出位置索引,比如: > x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8) ...
本文主要介绍R语言中的几种统计函数的使用。 简单描述性统计 对于样本的简单描述性统计包括对样本平均状态的分析和离散程度的评价。样本的平均状态可以用平均值、中位数和众数等指标描述;离散状态可以用标准差和方差来评估。在R中,相关的函数如下: mean(x, trim, na.rm): 计算样本的均值; ...