dt <- data.table(A=1:5, B=c(1,4,NA,6,8))
我想创建一个新列“平均值”,该列是每行列A和B的平均值:
dt %>% mutate(Avg=mean(c(A, B), na.rm=T))
但是这段代码并没有给我正确的结果。怎么办?非常感谢您。
如果您想使用dplyr来实现这个目标,我建议使用rowwise()
函数:
R> library(dplyr)
R> dt <- data.table(A=1:5, B=c(1,4,NA,6,8))
R> j <- dt %>% rowwise() %>% mutate(Avg=mean(c(A, B), na.rm=T))
R> j
Source: local data frame [5 x 3]
Groups: <by row>
A B Avg
(int) (dbl) (dbl)
1 1 1 1.0
2 2 4 3.0
3 3 NA 3.0
4 4 6 5.0
5 5 8 6.5
你觉得怎样?
dt %>% mutate(Avg=rowMeans(cbind(A, B), na.rm=T))
mean
不支持向量化。它会将所有输入值合并成一个单一的值。如果您使用 cbind()
创建矩阵,则可以使用 rowMeans
来实现相同的功能。
data.table
,我们可以使用 data.table
方法。
dt[, Avg:= mean(unlist(.SD), na.rm=TRUE) , .1:nrow(dt)]
dt
# A B Avg
#1: 1 1 1.0
#2: 2 4 3.0
#3: 3 NA 3.0
#4: 4 6 5.0
#5: 5 8 6.5
dplyr
吗? - user3710546