如何在R语言数据框中统计各列高于列均值的数值数量？

针对你给出的示例数据，这里有两种简单高效的方法来实现需求：

首先先重现你的数据：

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

方法1：基础R的apply()函数 #

这是最直接的基础R解决方案，不需要额外安装包：

apply(df, 2, function(x) sum(x > mean(x)))

• apply(df, 2, ...) 中的2表示按列进行操作（如果是1就是按行）
• 匿名函数function(x)接收每一列作为输入x，先计算该列的均值mean(x)，然后判断每个元素是否大于均值（得到逻辑向量），最后用sum()统计TRUE的数量（因为逻辑值在R中TRUE=1，FALSE=0）

运行后会得到结果：

a b c 
1 1 1 

和你的预期一致，每列都有1个数值高于各自的均值。

方法2：tidyverse风格（使用dplyr包） #

如果你习惯用tidyverse生态的工具，推荐用dplyr的across()函数，代码更具可读性：
首先确保你已经安装并加载了dplyr：

# 安装（首次使用时）
install.packages("dplyr")
# 加载包
library(dplyr)

然后运行统计代码：

df %>% 
  summarise(across(everything(), ~sum(.x > mean(.x))))

• across(everything(), ...) 表示对数据框的所有列应用后续操作
• ~sum(.x > mean(.x)) 是公式风格的简写，.x代表当前处理的列，逻辑和基础R方法一致

运行后会返回一个数据框格式的结果：

a b c
1 1 1 1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luís Correia