r语言选择列平均数得出新列

在R语言中，要选择某一列的平均数可以使用mean()函数，而要将平均数得出的结果作为新列，可以使用mutate()函数。

首先，假设我们有一个data frame，名为df，其中有三列：A, B, C。我们希望选择列C的平均数，并将结果作为新列D加入到df中。

方法如下：

library(dplyr)
df <- df %>% mutate(D = mean(C))

其中，%>%为管道操作符，表示将df传递给下一个函数。mutate()函数表示新增列，并且将列C的平均数赋值给新列D。最终，df中将会有四列：A, B, C, D。D列的数值即为列C的平均数。

需要注意的是，如果data frame中有缺失值NA，使用mean()函数计算平均数时会自动将其忽略。如果希望考虑NA值的影响，可以使用na.rm = TRUE参数，例如：

df <- df %>% mutate(D = mean(C, na.rm = TRUE))

这样计算得出的平均数将不考虑NA值的影响。

相关问题

将数据集根据目的地（dest）进行分组，统计出所有航班中目的地的数量， 得出抵达目的地数 量最多前十的观测值，结果命名为 top10_dest。用同样的操作， 将数据集根据目的地 （dest）进行分组，并统计出每个目的地离开的平均延迟时 间（avg_dep_delay），结果命名 为 avg_dep_delay。 用 r 语言

好的，以下是使用 R 语言实现您的需求的代码：

# 读取数据集
df <- read.csv("your_dataset.csv")

# 统计目的地数量
dest_counts <- aggregate(list(counts=df$dep_time), by=list(dest=df$dest), FUN=length)
# 按目的地数量降序排序
top10_dest <- head(arrange(dest_counts, desc(counts)), 10)

# 统计离开平均延迟时间
avg_dep_delay <- aggregate(list(avg_dep_delay=df$dep_delay), by=list(dest=df$dest), FUN=mean)

其中，'your_dataset.csv' 是你的数据集文件名。top10_dest 和 avg_dep_delay 分别是两个结果，分别对应目的地数量最多的前十个观测值和每个目的地的平均离开延迟时间。请注意将代码中的数据集文件名和列名改为你实际使用的数据集和列名。

假设某银行的营业时间为早上8：00到下午5：00共九个小时，顾客按照参数为λ=3人/小时的possion过程来到银行。用模拟的方法得出银行在某天来到的顾客数和每位顾客到达的时间解题并用R语言写出相关代码

要使用模拟的方法得出银行在某天来到的顾客数和每位顾客到达的时间，你可以按照以下步骤编写R代码：

# 设置参数
lambda <- 3  # 平均每小时到达的顾客数
start_time <- 8  # 银行开门的时间（小时）
end_time <- 17  # 银行关门的时间（小时）

# 设置随机数种子
set.seed(123)

# 生成到达时间间隔
time_intervals <- rexp(1000, rate = lambda)

# 初始化变量
arrival_times <- c()  # 存储顾客到达的时间
total_customers <- 0  # 总顾客数

# 模拟过程
current_time <- start_time
while (current_time < end_time) {
  # 生成下一位顾客到达的时间
  next_interval <- time_intervals[total_customers + 1]
  
  # 判断下一位顾客是否在银行营业时间内到达
  if (current_time + next_interval <= end_time) {
    total_customers <- total_customers + 1
    arrival_times <- c(arrival_times, current_time + next_interval)
    current_time <- current_time + next_interval
  } else {
    break  # 超过银行营业时间，停止模拟
  }
}

# 打印结果
cat("银行在某天来到的顾客数:", total_customers, "\n")
cat("每位顾客到达的时间:", arrival_times, "\n")

在上面的代码中，我们首先设置了参数，包括平均每小时到达的顾客数（`lambda`），以及银行的开门和关门时间（`start_time`和`end_time`）。然后，我们使用`set.seed()`函数设置了随机数种子，以确保结果的可复现性。

接下来，我们使用`rexp()`函数生成了1000个指数分布的随机数，表示到达时间间隔。然后，我们初始化了存储顾客到达时间的变量（`arrival_times`）和总顾客数的变量（`total_customers`）。

在模拟过程中，我们使用一个`while`循环来模拟每位顾客的到达时间。我们计算下一位顾客到达的时间间隔，并判断该顾客是否在银行的营业时间内到达。如果是，则更新到达时间和总顾客数，并将到达时间添加到`arrival_times`中；否则，停止模拟。

最后，我们使用`cat()`函数打印出银行在某天来到的顾客数和每位顾客到达的时间。

希望这可以解答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。