我想计算R中某列的平均值。该列写入csv文件,即数据文件,如下所示。
X
12
14
10
...
我按如下方式读取数据。
myData <- read.csv("datafile.csv")
当我想要计算平均值作为mean(myData)时,我得到以下消息:
[1] NA Warning message: In mean.default(myData) : argument is not numeric or logical: returning NA
我使用R来计算文件中某列的平均值,如下所示:
R
file1 = read.table("x01")
mean(file1$V4)
然而,我没有构建涉及R的循环的经验,只有使用bash。如何将其转换为循环,以便对文件夹中的每个文件执行此操作,并将输出保存到一个文件中,其中文件名和平均值作为每行的2列?例如:
x01(or file1 if that is simpler) 23.4
x02 25.4
x03 10.4
等
(请不要介意解决方案是bash和R,还是只使用R)非常感谢您的帮助!
当前错误来自使用bash和R的解决方案之一:
Error in `[.data.fram
我们的数据库中有一个Order表,其中包含order_nbr、create_ts等列。
使用以下SQL直接计算每日订单计数的平均值
select avg(cnt)
from
(
select date(create_ts) dt, count(distinct order_nbr)
from order
group by date(create_ts)
)
如果我想要画出每日平均与季度的对比呢?在某段时间内,我如何估计平均数?为列报目的,它将是一个条形图,日平均数为y轴,季度(2017Q3,2017Q4,2018Q1,2018Q2)为x轴。
我所能想到的是,这将是一个90天长
我正在尝试从CSV文件创建字典。CSV文件的第一列包含唯一的代码/键,从第二列开始,就有了值。CSV文件的每一行代表一个唯一的键。 我尝试使用csv.DictReader和csv.DictWriter类,但我只能弄清楚如何为每一行生成一个新字典。 这是我的代码的一部分: import csv
with open('input_experiment.csv', mode='r') as infile:
reader = csv.reader(infile)
with open('input_experiment.csv', mo
我正在尝试从csv文件创建字典。csv文件的第一列包含唯一键,第二列包含值。csv文件的每一行代表字典中的唯一键、值对。我尝试使用和类,但我只能弄清楚如何为每一行生成一个新字典。我想要一本字典。下面是我尝试使用的代码:
import csv
with open('coors.csv', mode='r') as infile:
reader = csv.reader(infile)
with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
writer = csv.
对于如何为新的数据类型创建折叠函数,是否有一种通用的思维方式?
例如,data的折叠函数是:
data Tree t = Leaf | Node t (Tree t) (Tree t)
deriving (Eq,Ord,Show)
treeFold:: (a -> b -> b -> b) -> b -> Tree a -> b
treeFold f e Leaf = e
treeFold f e (Node x l r) = f x (treeFold f e l) (treeFold f e r)
例如,如何为下列数据创建折