R colSums 形成行和列的總和及平均值

說明

形成數值數組(或 DataFrame )的行和列總和以及平均值。

用法

colSums (x, na.rm = FALSE, dims = 1)
rowSums (x, na.rm = FALSE, dims = 1)
colMeans(x, na.rm = FALSE, dims = 1)
rowMeans(x, na.rm = FALSE, dims = 1)

.colSums(x, m, n, na.rm = FALSE)
.rowSums(x, m, n, na.rm = FALSE)
.colMeans(x, m, n, na.rm = FALSE)
.rowMeans(x, m, n, na.rm = FALSE)

參數

x	二維或多維數組，包含數字、複數、整數或邏輯值，或者數字 DataFrame 。對於 .colSums() 等，數字、整數或邏輯矩陣(或長度為 m * n 的向量)。
na.rm	合乎邏輯的。計算中是否應該省略缺失值(包括 NaN )？
dims	整數：哪些維度被視為‘rows’或‘columns’進行求和。對於 row* ，總和或平均值超過維度 dims+1, ... ；對於 col* 來說，它超出了尺寸 1:dims 。
m, n	.colSums() 的矩陣 x 的維度等。

細節

這些函數相當於使用 apply 和 FUN = mean 或 FUN = sum 並具有適當的邊距，但速度要快得多。由於它們是為了速度而編寫的，因此模糊了 NaN 和 NA 的一些微妙之處。如果 na.rm = FALSE 和 NaN 或 NA 出現在總和中，則結果將是 NaN 或 NA 之一，但這可能取決於平台。

請注意，缺失值的省略是在 per-column 或 per-row 基礎上完成的，因此列均值可能不在同一組行上，反之亦然。要僅使用完整的行或列，請首先使用 na.omit 或 complete.cases (可能在 x 的轉置上)選擇它們。

名稱中帶有初始點的版本(.colSums() 等)是用於編程的“bare-bones”版本：它們僅適用於數字(類似)矩陣，並且不命名結果。

值

適當大小的數值或複數數組，如果結果是一維，則為向量。對於前四個函數，dimnames(或向量結果的names)取自原始數組。

如果範圍內沒有要求和的值(使用 na.rm = TRUE 刪除缺失值後)，則輸出的該部分將設置為 0 ( *Sums ) 或 NaN ( *Means )，一致與 sum 和 mean 。

例子

## Compute row and column sums for a matrix:
x <- cbind(x1 = 3, x2 = c(4:1, 2:5))
rowSums(x); colSums(x)
dimnames(x)[[1]] <- letters[1:8]
rowSums(x); colSums(x); rowMeans(x); colMeans(x)
x[] <- as.integer(x)
rowSums(x); colSums(x)
x[] <- x < 3
rowSums(x); colSums(x)
x <- cbind(x1 = 3, x2 = c(4:1, 2:5))
x[3, ] <- NA; x[4, 2] <- NA
rowSums(x); colSums(x); rowMeans(x); colMeans(x)
rowSums(x, na.rm = TRUE); colSums(x, na.rm = TRUE)
rowMeans(x, na.rm = TRUE); colMeans(x, na.rm = TRUE)

## an array
dim(UCBAdmissions)
rowSums(UCBAdmissions); rowSums(UCBAdmissions, dims = 2)
colSums(UCBAdmissions); colSums(UCBAdmissions, dims = 2)

## complex case
x <- cbind(x1 = 3 + 2i, x2 = c(4:1, 2:5) - 5i)
x[3, ] <- NA; x[4, 2] <- NA
rowSums(x); colSums(x); rowMeans(x); colMeans(x)
rowSums(x, na.rm = TRUE); colSums(x, na.rm = TRUE)
rowMeans(x, na.rm = TRUE); colMeans(x, na.rm = TRUE)

也可以看看

apply , rowsum