R：使用均值和标准差函数进行标准化答案

【问题标题】：R: Standardize using mean and sd functionsR：使用均值和标准差函数进行标准化
【发布时间】：2012-03-27 20:01:35
【问题描述】：

我正在尝试做一个简单的转换。我使用了以下代码，它运行良好：

data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = v1+2)

但是，我无法使用以下代码：

data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = (v1 - mean(v1))/(2*sd(v1))

我也尝试过让 mean 函数起作用：

data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = mean(v1)

但是，我不断收到以下错误：

Error: unexpected symbol in:
"data_std2 <- transform(data_header, z.v1 = mean(v1)
data_std2"

所以我猜这与我如何使用 mean 和 sd 函数有关，但我一直无法弄清楚。

数据示例：

v1   v2  v3
6.7 3.8 1.2
6.3 3.2 1.2
6.1 2.6 1.6
7   2.4 1
NA  NA  NA
6.5 3.6 2.6
6.1 2.4 1.6
6   5.6 5.2
7   2.8 1
6.7 3.8 1.4
5.7 4.2 2.6
5.1 5.6 5
NA  NA  NA

【问题讨论】：

该错误不会立即对我尖叫mean() 或sd()。您在两个 transform() 调用中都缺少右括号。看起来这就是问题的原因。
感谢 Gavin 的括号！
scale 函数也值得一看。

标签： r transform mean standard-deviation standardized

【解决方案1】：

Base R 具有用于此目的的scale() 函数。

【讨论】：

虽然我的回答回答了发帖人的直接问题，但 Dirks 是一种更好的方法来解决您正在尝试做的事情。 scale 有许多其他参数，这使得它对于许多不同的任务非常方便。
我确实考虑了 scale () 函数，但不确定如何使用它计算 2*sd。

【解决方案2】：

您的问题很可能（除了 gavin 所说的）是 NA。使用na.rm=TRUE，如：

transform(data_header, z.v1 = (v1 - mean(v1, na.rm =T))/(2*sd(v1, na.rm =T)))

【讨论】：

看看 Dirk 的建议。这可能是您尝试的更好方法。当您遇到函数问题时（不确定您对 R 有多陌生），Tom 使用 ?mean 中的 ?function.name 为您提供了一个很好的函数帮助文件，包括参数。在许多情况下，不正确的参数说明会导致错误。
对 R 来说非常陌生，但对看到双括号并不陌生。感谢您的建议，因为我在寻找有关均值函数的信息并且没有帮助，但 ?mean 是。