双精度For循环并计算R中的平均值

我有一个小问题，我不确定如何修复错误

基本上，我有两列，我想使用双For循环来计算两列中每个数字之间的平均值，从而得到一个平均值向量。澄清一下，apply和mean函数不是最好的函数，因为我只需要全部可能组合的一半就可以得到平均值。例如：

Col1<-c(1,2,3,4,5)
Col2<-c(1,2,3,4,5)
Q1<-data.frame(cbind(Col1, Col2))

Q1$mean<-0
for (i in 1:length(Q1$Col1)) {
  for (j in i+1:length(Q1$Col2)) {
    Q1$mean[i]<-(Q1$Col1[i]+Q1$Col2[j])/2
  }
}

这里，每一行表示Q1$Col1中的一个数字，每一列表示Q1$Col2中的一个数字。但是，请注意，矩阵对角线的两侧都有冗余。因此，使用Double For循环，我消除了冗余，以获得唯一案例组合的平均值。使用上面的矩阵，它应该如下所示：

1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
    2.0 2.5 3.0 3.5
        3.0 3.5 4.0
            4.0 4.5
                5.0

means <- rowMeans(Q1)
cbind(Q1, means)

---

我想你要问的是：给定两个数字向量，我怎么才能找到每个向量中第一个项的平均值，每个向量中第二个项的平均值，依此类推。如果是这样的话，那么这里有一个方法

首先，要使用

cbind（）

not

rbind（）

来获取列而不是行

Col1<-c(1,2,3,4,5)
Col2<-c(2,3,4,5,6)
Q1<-cbind(Col1, Col2)

更通用的方法是使用

apply（）

函数，它将允许我们对每一列或每一行应用一个函数。这里我们使用参数

1

将其应用于行（因为第一行从

Col1

和

Col2

中获取第一项，等等）

结果如下：

#> [1] 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5

如果您真的希望它们出现在现有矩阵中，您可以这样做：

1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
    2.0 2.5 3.0 3.5
        3.0 3.5 4.0
            4.0 4.5
                5.0

means <- rowMeans(Q1)
cbind(Q1, means)

---

意味着您不需要循环来获得平均值，您可以使用矢量化操作：

Col1 <- c(1,2,3,4,5)
Col2 <- c(2,3,4,5,6)
Mean <- (Col1+Col2)/2
Q1 <- rbind(Col1, Col2, Mean)

Col1您可以使用
outer
函数首先计算平均值，然后使用
lower.tri
用
NA
值填充矩阵对角线下方的区域

matrix<-outer(Q1$Col1, Q1$Col2, "+")/2
matrix[lower.tri(matrix)] = NA

matrix由于您在
Q1
中没有两列，或者您可以在矩阵上执行类似于
Q1$Col1
的操作，因此我们的示例不可重复。这里期望的输出是什么？我对该算法的预期结果感到困惑，但可能它有一个错误：
I+1:length（Q1$Col2）
首先生成一个从1到
length（Q1$Col2）
的序列，然后将1添加到向量的每个元素。也许，OP是指从
i+1
到
长度（Q1$Col2）
的序列，例如，可以通过
（i+1）：长度（Q1$Col2）
来获得。老实说，不太可能。您能为您的数据集显示手动计算的预期输出吗？在第二个循环中，尝试将
i+1
放在括号内，如
（i+1）
@DavidArenburg您是救世主！你想让我做什么？哈哈
matrix<-outer(Q1$Col1, Q1$Col2, "+")/2
matrix[lower.tri(matrix)] = NA