Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для вычисления стандартного отклонения столбцов в R:
#calculate standard deviation of one column
sd(df$col1)
#calculate standard deviation of all columns
sapply(df, sd)
#calculate standard deviation of specific columns
sapply(df[c('col1', 'col2', 'col5')], sd)
В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим фреймом данных:
#create data frame
df <- data.frame(team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
points=c(99, 91, 86, 88, 95),
assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))
#view data frame
df
team points assists rebounds
1 A 99 33 30
2 B 91 28 28
3 C 86 31 24
4 D 88 39 24
5 E 95 34 28
Пример 1: стандартное отклонение одного столбца
Следующий код показывает, как вычислить стандартное отклонение одного столбца во фрейме данных:
#calculate standard deviation of 'points' column
sd(df$points)
[1] 5.263079
Стандартное отклонение значений в столбце «баллы» равно 5,263079 .
Пример 2: стандартное отклонение всех столбцов
В следующем коде показано, как рассчитать стандартное отклонение каждого столбца во фрейме данных:
#calculate standard deviation of all columns in data frame
sapply(df, sd)
team points assists rebounds
NA 5.263079 4.062019 2.683282
Warning message:
In var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x), na.rm = na.rm) :
NAs introduced by coercion
Поскольку столбец «команда» является символьной переменной, R возвращает NA и выдает нам предупреждение.
Однако он успешно вычисляет стандартное отклонение для трех других числовых столбцов.
Пример 3: Стандартное отклонение определенных столбцов
В следующем коде показано, как рассчитать стандартное отклонение определенных столбцов во фрейме данных:
#calculate standard deviation of 'points' and 'rebounds' columns
sapply(df[c('points', 'rebounds')], sd)
points rebounds
5.263079 2.683282
Обратите внимание, что мы также можем использовать значения индекса столбца для выбора столбцов:
#calculate standard deviation of 'points' and 'rebounds' columns
sapply(df[c(2, 4)], sd)
points rebounds
5.263079 2.683282
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции для столбцов в R:
Как вычислить среднее значение нескольких столбцов в R
Как найти максимальное значение в нескольких столбцах в R
Как выбрать определенные столбцы в R