R计算数据框每一行的加权平均值,并写入新的列
时间: 2023-12-03 12:44:29 浏览: 31
假设你有一个数据框`df`,其中包含三列数据`x1`、`x2`和`x3`,你可以按照以下步骤计算每一行的加权平均值:
1. 定义每一列的权重。假设你的权重分别为`w1`、`w2`和`w3`,可以将它们存储在一个向量`weights`中。
2. 使用`apply()`函数计算每一行的加权平均值。`apply()`函数可以将一个函数应用于数据框的每一行或每一列。在这里,我们需要对每一行计算加权平均值,因此需要设置`apply()`函数的第二个参数为1。具体实现方式如下:
```
weights <- c(w1, w2, w3)
df$weighted.mean <- apply(df, 1, function(row) weighted.mean(row, w = weights))
```
这将在数据框`df`中创建一个名为`weighted.mean`的新列,其中包含每一行的加权平均值。
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计算数据框每一行的加权平均值
假设数据框为df,其中每一行都有多个数值型变量和对应的权重变量,则可以使用apply()函数和lambda表达式来计算每一行的加权平均值:
```
df['weighted_avg'] = df.apply(lambda row: np.average(row[:-1], weights=row[-1]), axis=1)
```
其中np.average()函数用于计算加权平均值,row[:-1]表示每一行的除权重变量外的数值型变量,row[-1]表示每一行的权重变量。axis=1表示在每一行上应用lambda表达式进行计算,并将结果存储在新列'weighted_avg'中。
R计算数据框中三列数据的加权平均设值,并写入列
假设需要计算数据框 `df` 中的三列数据 `x1`、`x2`、`x3` 的加权平均值,并将结果写入新列 `weighted_mean` 中,可以使用以下代码:
```R
# 定义权重向量
weights <- c(0.2, 0.3, 0.5)
# 计算加权平均值
df$weighted_mean <- weighted.mean(df[, c("x1", "x2", "x3")], weights)
# 输出结果
df
```
以上代码中,`weighted.mean()` 函数用于计算加权平均值,其中第一个参数是要计算加权平均值的数据框或向量,第二个参数是权重向量。`df[, c("x1", "x2", "x3")]` 表示选取数据框 `df` 中的 `x1`、`x2`、`x3` 三列,`df$weighted_mean` 则表示将计算得到的加权平均值写入 `df` 数据框中的新列 `weighted_mean`。