R 中的中值 - Returns 四舍五入的数字

Medians Values in R - Returns Rounded Number

我有一个 table 数据,我根据它们所属的集群标记了行,并计算了行列值的平均值。我想 select 每个集群的中间行。

例如,只看一个,我想使用:

    median(as.numeric(as.vector(subset(df,df$cluster == i )$avg))) 

我可以看到

> as.numeric(as.vector(subset(df,df$cluster == i )$avg))
 [1] 48.11111111 47.77777778 49.44444444 49.33333333 47.55555556 46.55555556 47.44444444 47.11111111 45.66666667 45.44444444

然而,中位数是

> median(as.numeric(as.vector(subset(df,df$cluster == i )$avg)))
[1] 47.5

我想通过将中位数 returned 与列中的平均值相匹配来找到中位数记录,但这 return.

是不可能的

我找到了一些关于使用均值函数进行舍入的文档和问题,但不幸的是,这似乎并不适用于此。

我也可以限制数据的小数位数,但有些记录会太接近,如果四舍五入到一位小数,重复项很常见。

有一种更简单的方法:使用 dplyr

library(dplyr)

df%>%
group_by(cluster)%>% 
summarise(Median=median(avg))

当输入有偶数个值时(比如你有 10 个值),那么中间没有直接的值。在偶数个输入的情况下,中位数的标准定义(R 实现)averages the two middle values。您可以 rank 数据,并且在偶数长度输入的情况下 select n/2n/2 + 1 记录。

因此,如果您的数据是 x = c(8, 6, 7, 5),则中位数是 6.5. 您似乎想要“中位数”的索引,即 2 或 3。

如果我们假设没有关系,那么我们可以通过

得到这些答案
which(rank(x) == length(x) / 2)
# [1] 2
which(rank(x) == length(x) / 2 + 1)
# [1] 3

如果平局 的可能性,那么 rank 的默认平局打破方法会给您带来一些问题。查看 ?rank 并确定您要使用哪个选项。

当然,我们可以把它变成一个小效用函数:

median_index = function(x) {
  lx = length(x)
  if (lx %% 2 == 1) {
    return(match(median(x), x))
  }
  which(rank(x, ties.method = "first") == lx/2 + 1)
}