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这是去年在此站点上为我成功回答的问题的后续问题，请参阅如何在使用 R 的缺失值之前获取列中最后 10 个值的平均值。

以前，我曾问过如何在缺失值之前取一列中最后 10 行的平均值。我的数据是树木的增长率——我的第一列是年份，右边的列是单棵树的增长率，以每棵树死亡的那一年结束。在每棵树“出生”之前和树死之后，增长率值为NA. 当我需要在每棵树死亡前取过去 10 年的平均值时，有效的代码是：

sapply(dataframe, function(dataframe) mean(tail(na.omit(dataframe), 10)))

后来，我需要计算每棵树生命前 50 年的平均增长率，所以我用“头”代替“尾”来做到这一点，使用以下代码：

sapply(dataframe, function(dataframe) mean(head(na.omit(dataframe), 50)))

现在，我的问题是：我如何取每棵树在前 50 年到 100 年生长之间生长的平均值？那么，我想要每棵树在 50 到 100 年之间的平均生长情况？是否有一个我不知道的函数（类似于“head”或“tail”）可以让我在特定行之间取平均值？困难在于每棵树在不同年份出生（或死亡），所以我不能简单地索引某些年份。

感谢您的任何帮助，您可以提供。

凯蒂

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结合起来head，tail可以得到你所需要的。例如：

> x<-1:10
> tail(head(x,4),2)
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因此，在您的情况下，您想要的是：

sapply(dataframe, function(x) mean(tail(head(na.omit(x), 100),50)))

如果需要，您也可以使用显式索引，因为na.omit会删除所有 NA 值，因此na.omit(x)[51:100]自一棵树诞生以来的 51-100 年也是如此。所以你也可以去

sapply(dataframe, function(x) mean(na.omit(x)[51:100]))

两者之间的唯一区别是如果一列的有效条目少于 100 个会发生什么。在这种情况下，head/tail 方法将为您提供最后 50 个有效条目的平均值（或更少，如果总数少于 50 个），而 51:100 方法将返回 NA。

于 2013-10-29T17:59:07.100 回答