使用na.omit或NA.RM和mapply跨Datafrme的多个列忽略R中的NA

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我有一个看起来像这样的数据框：

 SampleNo Lab1  Lab2  Lab3 lab4    lab5    lab6    lab7   lab8    lab9   lab10 
1  59.84    60.59   60.39   60.29   60.19   60.32   60.24   60.3    60.43   NA
2  59.78    60.19   60.16   60.23   60.32   60.46   60.53   60.2    60.40   59.6
3  59.86    60.17   60.22   60.28   60.18   60.42   60.21   60.0    60.44   NA 
4  59.85    60.42   60.28   60.31   60.19   60.41   60.54   60.2    60.48  59.7 
5  59.97    60.79   60.30   60.26   60.40   60.47   60.52   60.0    60.46   59.7
6  60.03    60.26   60.36   60.21   60.32   60.46   60.50   60.1    60.29   60.0

我想对数据帧中每一列的平方求和，而忽略NA值并分配给新向量。我可以使代码适用于1列，但是我想使用该mapply函数或类似方法来同时获取所有列中的值并将其分配给新向量。

我在单列中有以下代码

myvector <- sum(na.omit(df[,2] - mean(df[,2))^2)) 这适用于1列

我已经为整个数据框尝试了以下内容

myvector <- (mapply(na.omit(sum(df[,2:11] - mean(df[,2:11]))^2)))

我收到错误消息，说“ match.fun（FUN）中存在错误：c（“” na.omit（sum（df [，2：11]-Mean（df [，不是函数，字符或符号“，”，2:11 ]））^ 2不是函数字符或符号

和

myvector <- (mapply(sum(na.omit(df[,2:11] - mean(df[,2:11]))^2)))

但是得到这个错误：

sum（na.omit，df [，2:11]中的错误-mean（df [，：参数的'type'（closure）无效）另外：警告消息：mean.default（df [，2:11]）：参数不是数字或逻辑：返回NA

我的想法是na.omit放在错误的位置，但是我对应该走的地方迷失了。

蔡卓妍

您可以转置数据，减去列均值，然后计算平方和。

rowSums((t(df[-1]) - colMeans(df[-1], na.rm = TRUE))^2, na.rm = TRUE)

另外，您可以将每列的样本方差与相应的非缺失值的长度减去1以获得平方差之和。

sapply(df[-1], var, na.rm = TRUE) * (colSums(!is.na(df[-1])) - 1)

# Lab1  Lab2  Lab3  lab4  lab5  lab6  lab7  lab8  lab9 lab10 
# 0.04  0.31  0.04  0.01  0.04  0.02  0.12  0.07  0.02  0.09

式：