[英]Removing ALL min and max values and then finding the mean in R
我有以下数据集:
wow <- data.frame(a = c(1, 1, 1, 2, 3, 4, 4), b = c(3, 4, 2, 6, 2, 6, 5), c = c(1, 6, 3, 6, 1, 8, 9))
print(wow)
a b c
1 1 3 1
2 1 4 6
3 1 2 3
4 2 6 6
5 3 2 1
6 4 6 8
7 4 5 9
我需要从每列中删除所有最小值和最大值,然后计算剩余值的平均值,以便结果如下所示:
print(result)
a b c
1 2.5 4 5.75
我发现了一个已经回答过的类似问题( 数据框中的行值,不包括R中的最小值和最大值 ),但最大的区别在于,询问该问题的人只处理每列中的单个最小值和最大值,虽然我可以在列中有多个最小值和最大值。
我们可以使用%in%
删除每列中min
和max
的值,并从剩余值中获取mean
。 这是可以做到无论是summarise_each
从dplyr
library(dplyr)
summarise_each(wow,funs(mean(.[!.%in% c(min(.), max(.))])))
# a b c
#1 2.5 4 5.75
或使用base R
sapply(wow, function(x) mean(x[!x %in% range(x)]))
# a b c
#2.50 4.00 5.75
一个data.table
解决方案( 1.9.5+
,但可以很容易地适应)返回一个data.frame
的对象,它似乎是你想要的:
library(data.table)
setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[x>min(x)&x<max(x)]))]
或者, 拉 @akrun
setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[!x%in%range(x)]))]
根据您的数据,您可能需要na.rm=T
; 应该有一种方法可以用.GRP
来做到这一点,但我认为它最终会比上面更长。
如果你想让result
成为一个向量,请使用sapply
(在这种情况下, data.frame
解决方案基本相同, data.table
的唯一优势就是速度)。
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