在R软件中，可以使用多种方法来求均值，以下是几种常用的方法：
使用内置的`mean（）`函数
`mean（）`函数可以直接计算一个向量或数据框中所有数值的均值。
示例代码：
```R
创建一个向量
x <- c（1, 2, 3, 4, 5）
计算向量的均值
mean_x <- mean（x）
打印结果
print（mean_x）
```
使用`rowMeans（）`和`colMeans（）`函数
当处理矩阵或数据框时，可以使用`rowMeans（）`函数计算行均值，使用`colMeans（）`函数计算列均值。
示例代码：
```R
创建一个矩阵
m <- matrix（c（1, 2, 3, 4, 5, 6）, nrow=2, ncol=3）
计算矩阵的行均值
row_mean <- rowMeans（m）
计算矩阵的列均值
col_mean <- colMeans（m）
打印结果
print（row_mean）
print（col_mean）
```
自定义函数求均值
如果需要编写自定义函数来计算均值，可以使用以下代码：
```R
average <- function（x） {
sum_x <- sum（x）
n <- length（x）
return（sum_x / n）
}
示例用法
numbers <- c（1, 2, 3, 4, 5）
result <- average（numbers）
print（result）
```
处理缺失值
在计算均值时，可以使用`na.rm = TRUE`参数来去除数据中的缺失值（NA）。
示例代码：
```R
创建一个包含缺失值的向量
x <- c（1, 2, NA, 4, 5）
计算向量的均值，去除缺失值
mean_x <- mean（x, na.rm = TRUE）
打印结果
print（mean_x）
```
计算数据框中某列的均值
可以使用`mean（）`函数直接计算数据框中某一列的均值。
示例代码：
```R
创建一个数据框
df <- data.frame（a = c（1, 2, 3, 4, 5）, b = c（6, 7, 8, 9, 10））
计算列a的均值
mean_a <- mean（df$a, na.rm = TRUE）
打印结果
print（mean_a）
```
通过以上方法，可以方便地在R软件中计算均值。选择哪种方法取决于具体的数据结构和个人偏好。