我有一个名为的数据集bwght，其中包含变量cigs（每天抽的雪茄）
当我使用：
计算cigs数据集中的平均值时，我得到一个数字 2.08。bwghtmean(bwght$cigs)
样本中的 1388 名女性中只有 212 名吸烟（1176 名不吸烟）：
summary(bwght$cigs>0)给出结果：
Mode FALSE TRUE NA's
logical 1176 212 0
我被要求找出cigs吸烟女性的平均值（212）。
我很难找到正确的语法来排除我尝试过的非吸烟者 = 0：
mean(bwght$cigs| bwght$cigs>0)
mean(bwght$cigs>0 | bwght$cigs=TRUE)
if (bwght$cigs > 0){
sum(bwght$cigs)
}
x <-as.numeric(bwght$cigs, rm="0");
mean(x)
但似乎没有任何效果！谁能帮帮我吗？？
如果你想排除非吸烟者，你有几个选择。最简单的可能是这样的：
mean(bwght[bwght$cigs>0,"cigs"])
对于数据框，第一个变量是行，下一个是列。因此，您可以使用子集dataframe[1,2]获取第一行，第二列。您还可以在行选择中使用逻辑。通过bwght$cigs>0用作第一个元素，您将子集化为仅具有cigs不为零的行。
由于以下原因，您的其他人无法正常工作：
mean(bwght$cigs| bwght$cigs>0)
这实际上是一个合乎逻辑的比较。您要求 TRUE / FALSE 结果bwght$cigs OR bwght$cigs>0，然后取其平均值。我不完全确定，但我认为 R 甚至不能将类型化的数据视为mean()函数的逻辑。
mean(bwght$cigs>0 | bwght$cigs=TRUE)
同样的问题。您使用|符号，它返回一个逻辑，而 R 试图取逻辑的平均值。
if(bwght$cigs > 0){sum(bwght$cigs)}
有没有机会，您最初是一名 SAS 程序员？这看起来像我一开始的打字方式。基本上，if()在 R 中的工作方式与在 SAS 中的工作方式不同。在该示例中，您使用bwght$cigs > 0的是 if 条件，这将不起作用，因为 R 只会查看由 bwght$cigs > 0 产生的向量的第一个元素。R 处理与 SAS 不同的循环 - 查看 lapply 等函数，轻拍，等等。
x <-as.numeric(bwght$cigs, rm="0")
mean(x)
老实说，我不知道这会做什么。如果rm="0"没有引号，它可能会起作用......？
mean(bwght[bwght$cigs>0,"cigs"])
我发现语句失败，返回“参数不是数字或逻辑：返回 NA”
转换为矩阵解决了这个问题：
mean(data.matrix(bwght[bwght$cigs>0,"cigs"]))