R 如何在计算平均值时去除NA？

您可以看到，每当我们有

NA

时，返回的结果就是

NA

。我想计算

b和c

之间的平均值，如果两者都有值，但如果

b或c

中的任何一个有NA，那么只需返回

b或c

的值。预期的结果将是：

b=c(1,4,3,NA)
c=c(NA,4,3,8)
res=(b+c)/2
NA 4 3 NA

---

我们可以在

cbind

之后使用

rowMeans

对向量“b”、“c”进行排序，以创建

矩阵

<代码>行表示有选项（

na.rm=TRUE

）来处理

na

值

res
1 4 3 8

或

col表示
rbind
ing向量后的

rowMeans(cbind(b,c), na.rm=TRUE)

---

假设我们有矩阵而不是向量，我们仍然可以在遍历其中一个数据集的列/行（假设它们具有相同的维度）后执行

rowMeans/colMeans

。比如说,

colMeans(rbind(b,c), na.rm=TRUE)

另一种替代循环的方法是用

0

替换两个数据集中的

NA

元素。为此，我们可以使用

replace

，进行

+

运算，并根据每个位置的

NA

元素计数进行除法

m1 <- sapply(seq_len(ncol(b)), function(i)
             rowMeans(cbind(b[,i], c[,i]), na.rm=TRUE))
m1
#   [,1] [,2]
#[1,]    1  1.5
#[2,]    4  3.0
#[3,]    3  3.0
#[4,]    8  3.0

---

我们可以在

cbind

之后使用

rowMeans

对向量“b”、“c”进行排序，以创建

矩阵

<代码>行表示有选项（

na.rm=TRUE

）来处理

na

值

res
1 4 3 8

或

col表示
rbind
ing向量后的

rowMeans(cbind(b,c), na.rm=TRUE)

---

假设我们有矩阵而不是向量，我们仍然可以在遍历其中一个数据集的列/行（假设它们具有相同的维度）后执行

rowMeans/colMeans

。比如说,

colMeans(rbind(b,c), na.rm=TRUE)

另一种替代循环的方法是用

0

替换两个数据集中的

NA

元素。为此，我们可以使用

replace

，进行

+

运算，并根据每个位置的

NA

元素计数进行除法

m1 <- sapply(seq_len(ncol(b)), function(i)
             rowMeans(cbind(b[,i], c[,i]), na.rm=TRUE))
m1
#   [,1] [,2]
#[1,]    1  1.5
#[2,]    4  3.0
#[3,]    3  3.0
#[4,]    8  3.0

---

首先，使用函数

rowMeans

，第二次使用

na.rm=T

。首先，使用函数

rowMeans

，第二次使用

na.rm=T

。谢谢@akrun假设

b

是一个矩阵，而

c

是一个矩阵。我们如何应用您的解决方案？。事实上，我的真实数据是矩阵，但我给出了一个简单的例子。@temor它取决于

b

的维度。你能再具体一点吗？假设

nrow（b）

与

c

的

长度相同。然后我们可以
cbind
两者并获得
行的意思。如果
ncol（b）
与
c
的
length
相同，我们将
rbind
它。b的尺寸与c的尺寸相似。b的dim是1000列*500行，c的dim是1000列*500行。@temor Try
sapply（seq_len（ncol（b）），function（i）rowMeans（cbind（b[，i]，c[，i]），na.rm=TRUE））
谢谢@akrun如果
b
是矩阵而
c
是矩阵该怎么办。我们如何应用您的解决方案？。事实上，我的真实数据是矩阵，但我给出了一个简单的例子。@temor它取决于
b
的维度。你能再具体一点吗？假设
nrow（b）
与
c
的
长度相同。然后我们可以
cbind
两者并获得
行的意思。如果
ncol（b）
与
c
的
length
相同，我们将
rbind
它。b的尺寸与c的尺寸相似。b的尺寸为1000列*500行，c的尺寸为1000列*500行。@temor Try
sapply（序号（ncol（b）），函数（i）行表示（cbind（b[，i]，c[，i]），na.rm=TRUE））