删除所有最小值和最大值，然后在 R 中求平均值

Question

我有以下数据集：

wow <- data.frame(a = c(1, 1, 1, 2, 3, 4, 4), b = c(3, 4, 2, 6, 2, 6, 5), c = c(1, 6, 3, 6, 1, 8, 9))
print(wow)
  a b c
1 1 3 1
2 1 4 6
3 1 2 3
4 2 6 6
5 3 2 1
6 4 6 8
7 4 5 9

我需要从每列中删除所有最小值和最大值，然后计算剩余值的平均值，以便结果如下所示：

print(result)
    a  b    c
1 2.5  4 5.75

我发现了一个已经回答的类似问题（平均值来自数据框中的行值，不包括 R 中的最小值和最大值），但最大的区别是提出该问题的人仅处理每列中的单个最小值和最大值，而我可以在一列中有多个最小值和最大值。

Answer 1

我们可以使用 删除每列中的min和 的值，并从剩余的值中获取。这可以通过from来完成max%in%meansummarise_eachdplyr

library(dplyr)
summarise_each(wow,funs(mean(.[!.%in% c(min(.), max(.))])))
#    a b    c
#1 2.5 4 5.75

或者使用base R

sapply(wow, function(x) mean(x[!x %in% range(x)]))
#   a    b    c 
#2.50 4.00 5.75 

Answer 2

一个data.table解决方案（1.9.5+，但可以很容易地重新安装）返回一个data.frame类似的对象，这似乎是您想要的：

library(data.table)
setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[x>min(x)&x<max(x)]))]

或者，@ akrun

setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[!x%in%range(x)]))]

您可能需要na.rm=T根据您的数据；还应该有一种方法可以做到这一点，.GRP但我认为它最终会比上面的更长。

如果你想result成为向量，请使用sapply（这种情况下data.frame解决方案基本相同，唯一的优点data.table是速度）。