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R語言求一行(列表、list)數(shù)據(jù)的平均數(shù)操作

 更新時間:2021年03月27日 10:46:48   作者:紳士小浩  
這篇文章主要介紹了R語言求一行(列表、list)數(shù)據(jù)的平均數(shù)操作,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

R語言求一個列表的平均數(shù)可以使用mean() :

mean英文意思有平均數(shù)的含義

x=c(1,3,5,7,9)
max(x)
#這樣即可求得平均數(shù)為 : 5

假如讀取過一個csv文件之后,要求其中一行數(shù)據(jù)中指定某個區(qū)間內(nèi)的平均數(shù)可以使用rowMeans()

data = read.csv(“input.csv",sep=",",header=T)
rowMeans(data[10:17])

補(bǔ)充:R語言-數(shù)據(jù)框分組求平均值

【技術(shù)關(guān)鍵】

1、從excel把數(shù)據(jù)讀到數(shù)據(jù)框

2、算法實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)框的一些數(shù)據(jù)合為新的數(shù)據(jù)并組成新的數(shù)據(jù)框

3、將處理結(jié)果,即新的數(shù)據(jù)框保存到excel文件(或.csv)

4、將繪圖結(jié)果輸出到PDF文件保存

最近在嘗試分析近日的環(huán)境溫濕度變化;

雖然設(shè)備只運(yùn)行了48小時左右;

但收集到的有效數(shù)據(jù)有30000+(當(dāng)然對于R而言這算很小意思的了);

由于環(huán)境溫濕度在一小段時間內(nèi)基本保持穩(wěn)定;

所以在分析幾日內(nèi)的溫濕度變化情況時可以以每10min為單位記錄數(shù)據(jù);

這就需要一個腳本,能將數(shù)據(jù)有效劃分為單位后求均值再保存到表;

###################################################
# - Filename : washData.R
# - Author : Johan Version : 1.0 Date : 2018/5/3
# - Discription : 將excel表中的數(shù)據(jù)分10min計(jì)算平均值
#     并保存到excel
# - Function list : 
# 1.
# - Others : 
# 1.本程序可分析.xls或.csv文件
###################################################
# 引用包
library(RODBC)
# 設(shè)置工作目錄
setwd("H:/mySoftware/R/myData")
# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到myDataFrame,文件名根據(jù)需要改變
# 打開th_record2.xls,并讀取表Sheet1
channel <- odbcConnectExcel2007("th_record2.xls")
myDataFrame <- sqlFetch(channel, "Sheet1")
odbcClose(channel)
# 為myDataFrame增加列名
dataColName <- c("temp","humi","time","year","month","day","hour","minute","second")
names(myDataFrame) <- dataColName
# 初始化緩存向量
# 時分秒為起始量,可修改
NUM <- c()   # 編號
TEMP <- c()   # 溫度
HUMI <- c()   # 濕度
t <- 0    # 溫度緩存
h <- 0    # 濕度緩存
num <- 0    # 編號緩存
dn <- 0    # 計(jì)數(shù)器
flag <- FALSE  # 保存指示
# 循環(huán)處理數(shù)據(jù)
for(i in 1 : 31600){
 
 # 當(dāng)前分鐘是否為10的倍數(shù)
 if(myDataFrame$minute[i] %% 10 == 0){
 
 # 計(jì)算上一組數(shù)據(jù)的均值并保存
 if(flag){
  t <- t / dn
  h <- h / dn
  TEMP <- c(TEMP, t)
  HUMI <- c(HUMI, h)
  num <- num + 1
  NUM <- c(NUM, num)
  flag <- FALSE
 }
 
 # 緩存復(fù)位
 dn <- 0
 t <- 0
 h <- 0
 
 # 添加記錄
 t <- t + myDataFrame$temp[i]
 h <- h + myDataFrame$humi[i]
 dn <- dn + 1 
 }
 
 else{
 
 # 添加記錄
 t <- t + myDataFrame$temp[i]
 h <- h + myDataFrame$humi[i]
 dn <- dn + 1
 flag <- TRUE 
 }
}
# 構(gòu)建新數(shù)據(jù)框
newFrame <- data.frame(NUM, TEMP, HUMI)
newName <- c("number","temp","humi")
names(newFrame) <- newName
# 寫入.csv文件
write.csv(newFrame, "new_th_record.csv")
# 繪圖
plot(newFrame$number, newFrame$temp, pch=20, lty=3, col="red")
lines(newFrame$number, newFrame$humi, pch=20, lty=3, col="blue")

把處理結(jié)果保存到新的.csv或者.xls文件即是整個腳本的目的所在,方便后面的數(shù)據(jù)分析。

運(yùn)行后得到的效果如下:(由于溫濕度的數(shù)值不在一個層次所以反映得不太直觀,可嘗試調(diào)換plot和lines的順序,通過繪圖方面的學(xué)習(xí)可以畫出更好看的圖)

如果想要輸出為PDF保存該圖片,可以運(yùn)行另一個腳本:

pdf("new_th_record.pdf")
plot(newFrame$number, newFrame$humi, pch=20, lty=3, col="blue")
lines(newFrame$number, newFrame$temp, pch=20, lty=3, col="red")
dev.off()

PDF文件的一個好處就是它里面的圖片是矢量的,也就是說放大圖片不會改變圖片的原樣,原本看上去粘在一塊兒的點(diǎn)放大以后能看出來是分開的。

以上為個人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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