Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как найти медиану столбца в R

Как найти медиану столбца в R

#r #csv #data-analysis #median

Вопрос:

Я пытаюсь найти медиану weight столбца в этом примере csv-файла, используя R . Но код ничего не возвращает. В чем проблема?

 diabets <- read.csv ("https://hbiostat.org/data/repo/diabetes.csv")
median (diabets$weight)

А затем, найдя медиану, мне нужно напечатать женщин, вес которых ниже этой медианы. Как я могу это сделать?

Пожалуйста, никаких дополнительных библиотек.

Ответ №1:

na.rm = TRUE аргумент найдет медиану, игнорирующую NA , что есть единица NA в весах.

 sum(is.na(diabetes$weight))
[1] 1

И median(diabetes$weight, na.rm = TRUE) возвращает 172,5, так что,

 diabetes[diabetes$gender== "female" amp; diabetes$weight < 172.5, ]

выведет женщин, чей вес ниже этой медианы.

Добавить

 med <- median(diabetes$weight, na.rm = TRUE)
diabetes[(diabetes$gender== "female" amp; diabetes$weight < med), ]

или

 diabetes[(diabetes$gender== "female" amp; diabetes$weight < median(diabetes$weight, na.rm = TRUE)), ]

Комментарии:

1. Медиана выглядит хорошо. Но когда я добавляю эту строку, чтобы напечатать те, которые меньше 172,5, она также печатает те, которые больше и мужского пола! Странный. 6 1008 248 94 69 3.6 4.81 Buckingham 34 male 71 190

2. Вот код: diabetes <- read.csv ("https://hbiostat.org/data/repo/diabetes.csv") diabetes[diabetes$gender== "female" amp;amp; diabetes$weight < 172.5, ]

3. @TinaJ Мне очень жаль. Только один amp; должен был быть зашифрован. diabetes[diabetes$gender== "female" amp; diabetes$weight < 172.5, ] . Я редактирую свой код и приношу извинения за путаницу.

4. Круто работает сейчас. И как я могу передать медианный var вместо явного указания 172,5?

Ответ №2:

 library(dplyr)

diabets %>% 
  filter(gender == "female") %>% 
  filter(weight < median(weight, na.rm = TRUE))

# A tibble: 123 x 19
      id  chol stab.glu   hdl ratio glyhb location    age gender height weight frame bp.1s bp.1d
   <int> <int>    <int> <int> <dbl> <dbl> <chr>     <int> <chr>   <int>  <int> <chr> <int> <int>
 1  1000   203       82    56  3.60  4.31 Buckingh~    46 female     62    121 medi~   118    59
 2  1024   242       82    54  4.5   4.77 Louisa       60 female     65    156 medi~   130    90
 3  1030   238       75    36  6.60  4.47 Louisa       27 female     60    170 medi~   130    80
 4  1031   183       79    46  4     4.59 Louisa       40 female     59    165 medi~    NA    NA
 5  1036   213       83    47  4.5   3.41 Louisa       33 female     65    157 medi~   130    90
 6  1271   228       66    45  5.10  4.61 Buckingh~    24 female     61    113 medi~   100    70
 7  1277   179       80    92  1.90  4.18 Buckingh~    41 female     72    118 small   144   112
 8  1282   254       84    52  4.90  4.52 Buckingh~    43 female     62    145 medi~   125    70
 9  1317   136       81    51  2.70  4.58 Buckingh~    22 female     66    160 large   105    85
10  1321   218       68    46  4.70  3.89 Buckingh~    52 female     62    170 medi~   142    79
# ... with 113 more rows, and 5 more variables: bp.2s <int>, bp.2d <int>, waist <int>,
#   hip <int>, time.ppn <int>

Комментарии:

1. Я не могу использовать дополнительные библиотеки.

2. Вы также можете продолжать складывать фильтры вместо многократного вызова функции — diabets %>% filter(gender == "female", weight < median(weight, na.rm = TRUE))

Метки: