大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了在多列中查找/分配平均值，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我试图为我的研究中的参与者提供 20 个问题分量表的平均值。我首先使用以下代码将字符串响应（例如“从不（零次）”、“很少（一次或两次）”等）转换为 1 到 5 个数字输出：
dataset.clean1$Q11_22 <- revalue(dataset.clean1$Q11_22,c("Never (zero occasions)" = "1","Rarely (one or two occasions)" = "2","Multiple times (three or more occasions)" = "3","Regularly (at least once every 1-3 months)" = "4","Weekly (at least once a week)" = "5"))
我对每个问题都做了 20 次（我知道这可能是最不优雅的方法，但目前我只知道这）。
现在我试图让每个参与者在 Q11_22 到 Q32_43 之间取得平均值，并让 R 跳过任何空白/空行。我尝试了以下操作（并非所有 20 列都包含在内，因此我可以快速测试）：
ave.exposure <- dataset.clean1$ave.exposure <- mean(dataset.clean1$Q11_22,dataset.clean1$Q12_23,dataset.clean1$Q13_24,na.rm=TRUE)
我收到以下错误：
警告信息：在 mean.default(dataset.clean1$Q11_22,:argument is not numeric or logical: returns NA
现在我对两件事感到困惑：
" "代替：
dataset.clean1$Q11_22 <- revalue(dataset.clean1$Q11_22,c("Never (zero occasions)" = 1
所以有两个步骤：
将所有因子列转换为数字 (Link)
对数字列求平均值（Q11_22 到 Q32_43）
# Step 1. I assume that your columns are all together
library(tidyverse)
dataset.clean1 <- dataset.clean1 %>%
mutate_at(vars(Q11_22:Q32_43),function(x) as.numeric(levels(x))[x])
# Step 2. Averaging over the columns
# I also assume that you have other columns in the dataset
# which you do not want to delete
start_col <- which(names(dataset.clean1),"Q11_22")
end_col <- which(names(dataset.clean1),"Q32_43")
# Specifying the vector of columns you want to row-average over
indices = c(start_col:end_col)
dataset.clean1 <- dataset.clean1 %>%
mutate(average_of_20qn = apply(.[,indices],MARGIN=1,FUN=mean))
以上是大佬教程为你收集整理的在多列中查找/分配平均值全部内容，希望文章能够帮你解决在多列中查找/分配平均值所遇到的程序开发问题。
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