我有很多data set以下内容format：第一列是type，发生的subsequent columns时间不同'type'。我想每个计算的斜率row (~7000 rows)为subset T0-T2，然后t0-t2输出信息，然后获得平均的斜坡每一行。例如，获取类型1的子集T0-T2和t0-t2的斜率，然后获取行type1的两个值的平均值。有些行完全丢失了数据，而有些行则丢失了一个或两个值。
Type T0 T1 T2 t0 t1 t2
type1 0.2 0.3 0.4 0.3 0.2 0.1
type2 1.4 2.5 3.4 1.5 0.5 3.4
type3 0.4 8.1 8.1 2.2
type4
...
我是的初学者R，因此尝试这样做一直很困难，就我看来，这似乎很简单。我在缺失值（NA）中遇到错误，对于本网站上类似问题的任何想法或指导，我将不胜感激。谢谢
首先，您可能想编写一个可以计算三个连续值的斜率的函数，如下所示：
slope <- function(x){
if(all(is.na(x)))
# if x is all missing, then lm will throw an error that we want to avoid
return(NA)
else
return(coef(lm(I(1:3)~x))[2])
}
然后可以使用该apply()函数计算每一行的斜率（MARGIN = 1），如下所示：
df <- read.csv(text =
"Type,T0,T1,T2,t0,t1,t2
type1,0.2,0.3,0.4,0.3,0.2,0.1
type2,1.4,2.5,3.4,1.5,0.5,3.4
type3,0.4,8.1,8.1,,2.2,")
df$slope1 <-
apply(df[,c('T0','T1','T2')],
1,
slope)
df$slope2 <-
apply(df[,c('t0','t1','t2')],
1,
slope)
然后计算平均斜率：
df$average.slope <- (df$slope1 + df$slope2)/2
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