如何计算R中一系列行之间的值的平均值？

这是去年在这个网站上为我成功回答的一个问题的后续问题

之前，我曾问过如何在缺少值之前获取列中最后10行的平均值。我的数据是树木的生长率-我的第一列是年份，右边的列是单株树木的生长率，以每棵树死亡的年份结束。在每棵树“出生”之前和死后，生长率值为

NA

。当我需要计算每棵树死亡前10年的平均值时，有效的代码是：

sapply(dataframe, function(dataframe) mean(tail(na.omit(dataframe), 10)))

后来，我需要计算每棵树生命前50年的平均生长率，所以我用“头”代替“尾”，使用以下代码：

sapply(dataframe, function(dataframe) mean(head(na.omit(dataframe), 50)))

现在，我的问题是：我如何计算每棵树在生长的前50年和100年之间的平均生长量？那么，我想知道每棵树在50-100年树龄之间的平均生长量？是否有一个我不知道的函数（类似于“head”或“tail”）允许我计算特定行之间的平均值？困难在于每棵树都是在不同的年份出生（或死亡），所以我不能简单地为某些年份编制索引

谢谢你能提供的帮助

---

凯蒂

将

头部

和

尾部

结合起来，可以满足你的需求。例如：

> x<-1:10
> tail(head(x,4),2)
[1] 3 4

如果需要，也可以使用显式索引，因为

na.ommit

将删除所有na值，因此

na.ommit（x）[51:100]

将是树诞生后的51-100年。所以你也可以一起去

sapply(dataframe, function(x) mean(na.omit(x)[51:100]))

---

两者之间的唯一区别是，如果一列的有效项少于100个，则会发生什么情况。在这种情况下，head/tail方法将给出最后50个有效条目的平均值（如果总数少于50个，则小于50个），而51:100方法将返回NA

谢谢大家!！这两种解决方案都按预期工作，我使用了您的索引修复（na.omit（x）[51:100]，因为我确实有一些树的生长时间不到100年。

sapply(dataframe, function(x) mean(na.omit(x)[51:100]))