如何计算 R 中前 2 个和后 2 个非 NA 的平均值？

Question

我正在计算数据集中某些行为项目的分半可靠性，首先需要获取每个受访者前 2 个非 NA 值的平均值，然后是每个人（每行）的最后两个非 NA 值。 我知道有一些方法可以按列使用包runner 、 zoo和其他包来做到这一点，但我还没有找到行内的解决方案。

对于上下文，我设计了一项调查，其中项目是随机的，以减少项目级的影响。 参与者在调查的一个点看到了来自特定测量量表的随机项目子集的 1/2，在不同的点看到了另外 1/2。 因此，在每个两个时间点，每个参与者的非 NA 数量都将与 NA 相同。

例如，假设我总共有 8 件物品。 第 1 个人、第 2 个人和第 3 个人在时间点 1 的数据如下：

x1  x2  x3  x4  x5  x6  x7  x8
 1  NA  NA  2   NA  1   1   NA
 NA 4   3   3   NA  NA  4   NA
 3  2   1   NA  NA  NA  3   NA 

生成的新变量（avg1 和 avg2）应为：

x1  x2  x3  x4  x5  x6  x7  x8   avg1 avg2
 1  NA  NA  2   NA  1   1   NA   1.5   1
 NA 4   3   3   NA  NA  4   NA   3.5  3.5
 3  2   1   NA  NA  NA  3   NA   2.5   2

感谢任何帮助，谢谢！

Answer 1

这是一种可能的解决方案：

m <- as.matrix(read.table(text = "x1  x2  x3  x4  x5  x6  x7  x8
 1  NA  NA  2   NA  1   1   NA
 NA 4   3   3   NA  NA  4   NA
 3  2   1   NA  NA  NA  3   NA ",
 header = TRUE))

# Only keep non-NA values
m2 <- t(apply(m,1,function(x) c(x[!is.na(x)])))

# Select the first two non-NA values
m3 <- m2[,1:2]

# Select the second-last and last non-NA values
m4 <- m2[,(ncol(m2)-1):(ncol(m2))]

# Bind the matrix to the mean of the first two and the mean of the last two non-NA values
cbind(m, "avg1" = rowMeans(m3), "avg2" = rowMeans(m4))
#>      x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 avg1 avg2
#> [1,]  1 NA NA  2 NA  1  1 NA  1.5  1.0
#> [2,] NA  4  3  3 NA NA  4 NA  3.5  3.5
#> [3,]  3  2  1 NA NA NA  3 NA  2.5  2.0

^{由reprex package (v2.0.1) 创建于 2022-03-11}