京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言均值,中位数和模式
在R统计分析是通过用许多内置函数来执行的。 大多数这些函数是R基本包的一部分。这些函数需要R向量作为输入参数并给出结果。
我们正在讨论本章中的函数是平均数,中位数和模式。
平均值
它是通过取的值的总和,并除以一个数据系列的数量计算的。
函数mean()是用来计算这在R语言中
语法
用于计算平均值在 R 中的基本语法是:
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
以下是所使用的参数的说明:
x 是输入向量。
trim 用于删除一些要素/空格从排序向量的两端。
na.rm 用于从输入矢量删除丢失的值。
示例
# Create a vector.
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)
# Find Mean.
result.mean <- mean(x)
print(result.mean))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 8.22
应用修剪选项
当修剪参数被提供时,在向量中的值获得排序,然后观察所需要的数据从计算平均丢弃。
当trim =0.3,是从每一端的3个值将被从找到中计算删除的意思。
在这种情况下,排序矢量为(-21,-5,2,3,4.2,7,8,12,18,54)和从向量表除去,用于计算平均值的值从(-21,-5,2)左侧和从(12,18,54)右边。
# Create a vector.
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)
# Find Mean.
result.mean <- mean(x,trim=0.3)
print(result.mean
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 5.55
应用NA选项
如果有缺失值,则意味着函数返回 NA。
从计算中使用 na.rm= TRUE 删除缺失值。这意味着删除 NA 值。
# Create a vector.
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5,NA)
# Find mean.
result.mean <- mean(x)
print(result.mean)
# Find mean dropping NA values.
result.mean <- mean(x,na.rm=TRUE)
print(result.mean)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] NA
[1] 8.22
中位数
在一个数据串的中间最值被称为中值。median() 函数用于在 R 中计算此值。
语法
在 R 中用于计算中位数的基本语法是:
median(x, na.rm = FALSE)
以下是所使用的参数的说明:
x 是输入向量。
na.rm 用于从输入矢量删除丢失的值。
例子
# Create the vector.
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)
# Find the median.
median.result <- median(x)
print(median.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 5.6
模式
模式是一个具有最高发生次数的一组数据的值。不同于平均数和中位数,模式可以同时拥有数字和字符数据。
R没有一个标准的内置函数来计算模式。因此,我们创建一个用户函数来计算在R数据集的模式,该函数将向量作为输入,并给出了模式的值输出。
示例
# Create the function.
getmode <- function(v) {
uniqv <- unique(v)
uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
}
# Create the vector with numbers.
v <- c(2,1,2,3,1,2,3,4,1,5,5,3,2,3)
# Calculate the mode using the user function.
result <- getmode(v)
print(result)
# Create the vector with characters.
charv <- c("o","it","the","it","it")
# Calculate the mode using the user function.
result <- getmode(charv)
print(result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 2
[1] "it"
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01