R语言计算list当中每个子list的某一列的平均值

如果您想计算每个子列表的某一列的平均值，可以使用以下代码：

# 创建包含多个子列表的列表
my_list <- list(list(1, 2, 3), list(4, 5, 6), list(7, 8, 9))

# 指定要计算的列
cols <- 2

# 使用 sapply 函数计算每个子列表的指定列的平均值
result <- sapply(my_list, function(x) mean(x[, cols]))

# 输出结果
result

在上述代码中，我们首先指定要计算的列的编号，这里我们设定为第二列（编号为2）。然后使用`sapply`函数计算每个子列表的指定列的平均值，并将结果存储在`result`向量中。最后，我们输出`result`向量。

如果您要计算的列数比较多，可以将`cols`参数设为一个向量，其中包含您要计算的多列的列号，然后在匿名函数中使用`sapply`函数计算这些列的平均值即可。

相关问题

在r语言数据框中，我想分别计算每行的1-7列数的平均值和8-14列数的平均值

在R语言中，如果你想对数据框中特定列范围的数值求平均值，可以使用`rowMeans()`函数来计算每一行的平均，并结合`split()`函数来按行分组。假设你的数据框名为`df`，并且列从1到7是第一部分，8到14是第二部分，你可以这样做：

# 定义列范围
first_part_cols <- 1:7
second_part_cols <- 8:14

# 分别计算两部分的平均值
first_avg <- rowMeans(df[, first_part_cols])
second_avg <- rowMeans(df[, second_part_cols])

# 将结果合并成一个新的数据框
result <- cbind(first_avg, second_avg)

# 或者如果你想要一个列表而不是数据框，可以用list()代替cbind()
# result <- list(first_avg, second_avg)

# 结果是一个每个元素对应一行的向量，其中前半部分是第一部分列的平均值，后半部分是第二部分列的平均值

这里假设你的数据帧的列是从0开始编号的。如果不是，你需要调整列范围以匹配实际的列。

python处理当前目录下的CSV文件，将所有CSV文件的前3列添加到新的CSV文件中并计算每一列的平均值放到新文件的最后一列

以下是一个Python代码示例，用于处理当前目录下的所有CSV文件，将前三列添加到新的CSV文件中，并计算每列的平均值并将其添加到新文件的最后一列：

import os
import csv

# 获取当前目录下的所有CSV文件
csv_files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]

# 创建新文件并写入标题行
new_file = open('new_file.csv', 'w', newline='')
writer = csv.writer(new_file)
writer.writerow(['Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Average'])

# 遍历所有CSV文件并将前三列添加到新文件中
for file in csv_files:
    with open(file) as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            writer.writerow(row[:3])

# 计算每列的平均值并将其添加到新文件的最后一列
with open('new_file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)
    data = list(reader)
    num_cols = len(header) - 1
    averages = [sum([float(row[i]) for row in data])/len(data) for i in range(num_cols)]
    writer.writerow(averages)

# 关闭文件
new_file.close()

请注意，此代码假定所有CSV文件中的数据都是浮点数。如果您的CSV文件包含其他类型的数据，请相应地更改代码。