R语言平均值,中位数和众数
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。
我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数。下面将分别一个个演示和讲解 -
1.平均值
平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算。函数mean()用于在R中计算平均值。
语法
R中计算平均值的基本语法是 -
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
R
以下是使用的参数的描述 -
x - 是输入向量。
trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。
示例
# Create a vector.
x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7)
# Find Mean.
result.mean <- mean(x)
print(result.mean)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 10.812
Shell
1.1.应用修剪选项
当提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值。
例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。
在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。
# 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)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 5.55
Shell
1.2.应用NA选项
如果缺少值,则平均函数返回NA。要从计算中删除缺少的值,请使用na.rm = TRUE。 这意味着删除NA值。参考以下示例代码 -
# 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)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] NA
[1] 8.22
Shell
2.中位数
数据系列中的中间值被称为中位数。R中使用median()函数来计算中位数。
语法
R中计算位数的基本语法是 -
median(x, na.rm = FALSE)
R
以下是使用的参数的描述 -
x - 是输入向量。
na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。
示例
# 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)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 5.6
Shell
3.众数
众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。
R没有标准的内置函数来计算众数。因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出。
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("baidu.com","tmall.com","yiibai.com","qq.com","yiibai.com")
# Calculate the mode using the user function.
result <- getmode(charv)
print(result)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 2
[1] "yiibai.com"
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“用户旅程分析”概念 用户旅程图又叫做用户体验地图,它是用于描述用户在与产品或服务互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情 ...
2025-01-22在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-22在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31