我通过以下方式读入一个 csv 文件：
data = read.csv("airbnb.csv",header=T,sep=",")
数据有 100 多个变量，我需要计算所有变量的平均值。实际上我需要自动化以下操作：
mean(data$variable1)
mean(data$variable2)
....
有什么好方法可以做到这一点吗？例如。有循环吗？
【问题讨论】：
colMeans(data) 会更方便，如果有NA，可以使用na.rm=TRUE
标签： r
您可以使用apply() 或@akrun 在评论中提到的colMeans()。后者针对这种情况进行了优化，因此对于大型数据集它可能会比前者表现更好。
您提到您有多种类型的数据，并且您只想选择数字列。这很容易，您只需事先识别数字列。这可以使用sapply() 和is.numeric() 来完成。
# Select numeric columns
data.numcols <- data[, sapply(data, is.numeric)]
# Using apply
all.means <- apply(data.numcols, 2, mean)
# Using colMeans
all.means <- colMeans(data.numcols)
如果您的列包含NA，您可以像这样排除NA 值：
# Using apply
all.means <- apply(data.numcols, 2, function(x) mean(x, na.rm = TRUE))
# Using colMeans
all.means <- colMeans(data.numcols, na.rm = TRUE)
【讨论】：