R语言用mean函数对dataframe相邻列取均值

可以使用以下代码对R语言中的dataframe相邻列取均值：

# 创建一个示例dataframe
df <- data.frame(col1 = c(1, 2, 3), col2 = c(4, 5, 6), col3 = c(7, 8, 9))

# 使用apply函数对相邻列取均值
apply(df[, 1:ncol(df)-1], 2, function(x) mean(x + df[, 2:ncol(df)][, 1]))

其中，`df[, 1:ncol(df)-1]`选择了dataframe中除了最后一列外的所有列，`df[, 2:ncol(df)]`选择了dataframe中除了第一列外的所有列。`x + df[, 2:ncol(df)][, 1]`将每一列和其后一列相加，求得相邻列的和。`apply()`函数对每一列进行函数操作，`2`表示按列操作，`function(x) mean(x + df[, 2:ncol(df)][, 1])`表示对每一列进行求均值操作。

相关问题

2020_City_Air_Quality_Index.csv中保存有2020年国内某城市某监测站点采集的空气质量监测数据。 请结合所学知识完成一下的数据分析及可视化问题 1)使用pandas读取CSV文件中的数据，创建 DataFrame对象，并删除其中所有缺失值； 2)使用 matplotib生成折线图，反映当日空气质量指数随时间的变化情况，并把图形保存为本地文件 today_AQIjpg;(使用rindex函数) 3)按月份进行统计空气质量指数均值，使用 matplotib绘制柱状图显示每个月份的空气质量指数均值，并把图形保存为本地文件 average_AQI month.jpg; (4)按月份进行统计，找出相邻两个月空气质量指数均值的最大差值，并把差值最大的月份写入文件maxMonth.txt; (5)按照每14天为一个周期，统计自2020/1/1开始的五个周期内空气质量指数均值，使用matplotlib生成饼状图显示空气质量指数两周均值大小情况，并把图形保存为本地文件AQI_2weeks.jpg。

1. 读取CSV文件中的数据，创建 DataFrame对象，并删除其中所有缺失值

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('2020_City_Air_Quality_Index.csv')

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

2. 生成折线图，反映当日空气质量指数随时间的变化情况，并把图形保存为本地文件 today_AQI.jpg

import matplotlib.pyplot as plt

# 将日期作为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 生成折线图
plt.plot(df['AQI'])

# 设置图形标题和横纵坐标标签
plt.title('Air Quality Index in 2020')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('AQI')

# 保存图形
plt.savefig('today_AQI.jpg')

3. 按月份进行统计空气质量指数均值，使用 matplotlib 绘制柱状图显示每个月份的空气质量指数均值，并把图形保存为本地文件 average_AQI_month.jpg

# 按月份统计空气质量指数均值
monthly_mean = df.resample('M').mean()

# 生成柱状图
plt.bar(monthly_mean.index.strftime('%b'), monthly_mean['AQI'])

# 设置图形标题和横纵坐标标签
plt.title('Monthly Average Air Quality Index in 2020')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('AQI')

# 保存图形
plt.savefig('average_AQI_month.jpg')

4. 按月份进行统计，找出相邻两个月空气质量指数均值的最大差值，并把差值最大的月份写入文件 maxMonth.txt

# 按月份统计空气质量指数均值
monthly_mean = df.resample('M').mean()

# 计算相邻两个月空气质量指数均值的最大差值
diff = monthly_mean.diff().abs().max()

# 找到差值最大的月份
max_month = monthly_mean.diff().abs().idxmax().strftime('%b')

# 将差值最大的月份写入文件
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_month)

5. 按照每14天为一个周期，统计自2020/1/1开始的五个周期内空气质量指数均值，使用 matplotlib 生成饼状图显示空气质量指数两周均值大小情况，并把图形保存为本地文件 AQI_2weeks.jpg

# 按照每14天为一个周期统计空气质量指数均值
two_weeks_mean = df['AQI'].rolling('14D').mean()

# 取自2020/1/1开始的五个周期的数据
two_weeks_mean = two_weeks_mean['2020-01-01':'2020-04-12'].head(5)

# 生成饼状图
plt.pie(two_weeks_mean, labels=two_weeks_mean.index.strftime('%Y-%m-%d'))

# 设置图形标题
plt.title('Air Quality Index in 2 Weeks')

# 保存图形
plt.savefig('AQI_2weeks.jpg')

def KmeanCut(data, k): from sklearn.cluster import KMeans # 引入K-Means kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=3) # 建立模型，n_jobs是并行数 kmodel.fit(data.reshape((len(data), 1))) # 训练模型 c = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_).sort_values(0) # 输出聚类中心并排序 w = c.rolling(2).mean() # 相邻两项求中点，作为边界点 w = pd.DataFrame([0]+list(w[0])+[data.max()]) # 加上首末边界点 w.fillna(value=c.min(), inplace=True) w = list(w.iloc[:, 0]) data = pd.cut(data, w) return data

这是一个Python函数，名为KmeanCut，用于进行K均值聚类。它需要两个参数：data表示要聚类的数据，k表示要分成的簇的数量。在函数内部，它使用了scikit-learn库中的KMeans函数来执行聚类操作。