R：计算数据帧每列中正值的平均值

我想计算日期框中每一列的平均值。但只应考虑正值。每列的正平均值汇总在一个向量中

我的代码：

x <- data.frame(replicate(3, sample(-5000:7000, 1000, rep = TRUE)))

meanxpositive <- c(NA)

for (n_col in 1:3) {     
    z <- mean(x[which(x[, ncol] > 0)])
    meanxpositive[n_col] <- z
}

这个代码不起作用。也许有人有更好的主意。

colMeans方法可能看起来像：

sapply(x, function (y) mean(y[y > 0]))

colMeans(as.matrix(x) * (x > 0))

x[x<=0] <- NA
colMeans(x, na.rm=T)

#      X1       X2       X3 
#3483.664 3626.115 3533.687 

注：我将对ncol的引用更改为n_col，并在您的平均值中加入了一个具体的n_col选择。。。以前，您没有选择任何列

最后，对于for循环，最好预先分配结果的内存。在本例中，这意味着将其设置为您知道应该为3的大小。在R中，循环内对象的增长非常缓慢且效率低下

数据：

colMeans方法可能类似于：

x[x<=0] <- NA
colMeans(x, na.rm=T)

#      X1       X2       X3 
#3483.664 3626.115 3533.687 

注：我将对ncol的引用更改为n_col，并在您的平均值中加入了一个具体的n_col选择。。。以前，您没有选择任何列

最后，对于for循环，最好预先分配结果的内存。在本例中，这意味着将其设置为您知道应该为3的大小。在R中，循环内对象的增长非常缓慢且效率低下

数据：

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如果要将数据保存在data.frame中

图书馆弹琴 第47集 x%汇总所有~mean.x[.x>0] >x1x2x3 > 1 3578.912 3535.614 3358.444 或者用老的funs符号

x%>%总结了所有的经验。[.>0] >x1x2x3 > 1 3578.912 3535.614 3358.444 或者在R底

合计~TRUE，x，functionx{meanx[x>0]} >x1x2x3 > 1 3578.912 3535.614 3358.444 或data.table

图书馆数据表 setDTx[，lapply.SD，functionx{meanx[x>0]}] >x1x2x3 > 1: 3578.912 3535.614 3358.444

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如果要将数据保存在data.frame中

图书馆弹琴 第47集 x%汇总所有~mean.x[.x>0] >x1x2x3 > 1 3578.912 3535.614 3358.444 或者用老的funs符号

x%>%总结了所有的经验。[.>0] >x1x2x3 > 1 3578.912 3535.614 3358.444 或者在R底

合计~TRUE，x，functionx{meanx[x>0]} >x1x2x3 > 1 3578.912 3535.614 3358.444 或data.table

图书馆数据表 setDTx[，lapply.SD，functionx{meanx[x>0]}] >x1x2x3 > 1: 3578.912 3535.614 3358.444

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赛普利克斯，我的意思是耶稣，那太快了。但也有可能在一个循环内完成吗？赛普利克斯，功能性的意思是，耶稣，那太快了。但是也有可能在循环内执行吗？colmeansa.matrixx*x>0除以行总数。是的，我太快了。colmeansa.matrixx*x>0除以行总数。是的，我太快了

set.seed(1)
x<-data.frame(replicate(3,sample(-5000:7000,1000,rep=TRUE)))