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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15