R：为什么Means不能处理data.frame行，而rowMeans可以 在一个陌生的BeaHaveR中绊倒了。考虑下面的代码： > x <- data.frame(A=c("A","A"), B1=c(1,2), B2=c(1,2), B3=c(2,1)) > x A B1 B2 B3 1 A 1 1 2 2 A 2 2 1 > mean(x[1,-1]) [1] NA Warning message: In mean.default(x[1, -1]) : argument is not numeric or logical: returning NA > rowMeans(x[,-1]) [1] 1.333333 1.666667 >x A B1 B2 B3 1 A 11 2 2 A 2 1 >平均值（x[1，-1]） [1] NA 警告信息： 平均默认值（x[1，-1]）： 参数不是数字或逻辑：返回NA >行均值（x[，-1]） [1] 1.333333 1.666667
尽管所有数据都是数字，但有人能解释一下为什么mean失败吗？这是因为类型<代码>平均值不适用于R：为什么Means不能处理data.frame行，而rowMeans可以 在一个陌生的BeaHaveR中绊倒了。考虑下面的代码： > x <- data.frame(A=c("A","A"), B1=c(1,2), B2=c(1,2), B3=c(2,1)) > x A B1 B2 B3 1 A 1 1 2 2 A 2 2 1 > mean(x[1,-1]) [1] NA Warning message: In mean.default(x[1, -1]) : argument is not numeric or logical: returning NA > rowMeans(x[,-1]) [1] 1.333333 1.666667 >x A B1 B2 B3 1 A 11 2 2 A 2 1 >平均值（x[1，-1]） [1] NA 警告信息： 平均默认值（x[1，-1]）： 参数不是数字或逻辑：返回NA >行均值（x[，-1]） [1] 1.333333 1.666667,r,R,尽管所有数据都是数字，但有人能解释一下为什么mean失败吗？这是因为类型平均值不适用于列表s： x[1]“列表” 类（x[1，-1]） #R> [1]“数据帧” 从？平均值： x 一个R对象。目前有用于数字/逻辑向量和日期、日期时间和时间间隔对象的方法。仅trim=0时允许使用复数向量 而从？行表示： x 两个或更多维度的数组，包含数字、复数、整数值或逻辑值，或数字数据帧。对于.colSums（）等，是数字、整数或逻辑矩阵（或长度为m*n的向量） x[1，-1]是一个数字数据帧。奇怪的是，添加
列表x[1]“列表”
类（x[1，-1]）
#R> [1]“数据帧”
？平均值：
x
一个R对象。目前有用于数字/逻辑向量和日期、日期时间和时间间隔对象的方法。仅trim=0时允许使用复数向量
而从？行表示：
x
两个或更多维度的数组，包含数字、复数、整数值或逻辑值，或数字数据帧。对于.colSums（）等，是数字、整数或逻辑矩阵（或长度为m*n的向量）
x[1，-1]
是一个数字数据帧。奇怪的是，添加as.vector也没有帮助，但是手工计算是有用的：sum（x[1，]）/length（x[1，]
你需要使用unlist
is.vector（list（））
是TRUE
soas.vector
只要再给你一次列表就行了。非常混乱，但它是有效的。注意，每当从data.frame中提取行或列时，结果必须首先是“未列出的”在将其用于计算之前？这取决于方法。有些可能会处理数据.frame
s，如rowMeans
。但大多数不会。mean（as.numeric（x[1，-1]））