R 在计算矩阵列表中的平均colMeans时，如何选择特定列？

我有一个包含类似矩阵的列表lst.mx

lst.mx <- lapply(1:10, function(X, r = 20) {
  d = matrix(NA, nrow = r, ncol = 4, dimnames = list(NULL, c("fee", "fi", "fo", "fum")))
  d[, 1] = rbinom(r, 1, .375)
  d[, 2] = .42 * rnorm(r, 0, 6)
  d[, 3] = rbinom(r, 11, c(1:11)/11)
  d[, 4] = rbinom(r, 1, .3)
  d
})

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您只是指定了错误的子集。 试试这个：

lapply(lst.mx, function(x) colMeans(x[x[,1] == 0,][,2:3]))

注意：首先我将列==1子集为行==0，然后提取列2和3，最后应用colMeans。

使用匿名调用lapplyst.mx，functionx colMeansx[，2:3]rowmeansApplylst.mx，functionx colMeansx[，2:3]-谢谢！好的，那么如何正确地调节sappyllst.mx，functionx colMeansx[，2:3][x[，1]==0]？仅适用于第一列为0的值

lapply(lst.mx, function(x) colMeans(x[x[,1] == 0,][,2:3]))