按组标准化答案

【问题标题】：Normalize by Group按组标准化
【发布时间】：2020-07-02 04:42:09
【问题描述】：

我正在尝试按项目规范强度代码

例如

ID    Item    StrengthCode
7     A       1
7     A       5
7     A       7
8     B       1
8     B       3
9     A       5
9     A       3

我需要实现的是这样的：

ID    Item    StrengthCode    Nor
7     A       1    0.14
7     A       5    0.71
7     A       7    1
8     B       1    0.34
8     B       3    1
9     A       5    0.71
9     A       3    0.42

我试过这段代码，但我卡住了....如果你能帮助我会很棒！！！

normalit <- function(m){(m - min(m))/(max(m)-min(m))}

Tbl.Test <- Tbl.3.1 %>%
  group_by(ID, Item) %>%
  mutate(Nor = normalit(StregthCode))

我收到此错误：

强制引入的警告消息 NA

【问题讨论】：

我没有得到相同的结果，但该函数适用于您发布的示例数据
@Seb 你有没有最大值和最小值重合的组？
df$StrengthCode 是一个因素吗？

标签： r dplyr normalize

【解决方案1】：

您想要的输出看起来像您想要的那样：

df <- read.table(header=TRUE, text=
'ID    Item    StrengthCode
7     A       1
7     A       5
7     A       7
8     B       1
8     B       3
9     A       5
9     A       3')
df$Nor <- ave(df$StrengthCode, df$Item, FUN=function(x) x/max(x)) 
df
# > df
#   ID Item StrengthCode       Nor
# 1  7    A            1 0.1428571
# 2  7    A            5 0.7142857
# 3  7    A            7 1.0000000
# 4  8    B            1 0.3333333
# 5  8    B            3 1.0000000
# 6  9    A            5 0.7142857
# 7  9    A            3 0.4285714

使用dplyr，您可以这样做（感谢 Sotos 的评论+代码）：

library("dplyr")
(df %>% group_by(Item) %>% mutate(Nor = StrengthCode/max(StrengthCode))) 
# > (df %>% group_by(Item) %>% mutate(Nor = StrengthCode/max(StrengthCode)))
# Source: local data frame [7 x 4]
# Groups: Item [2]
# 
#      ID   Item StrengthCode       Nor
#   <int> <fctr>        <int>     <dbl>
# 1     7      A            1 0.1428571
# 2     7      A            5 0.7142857
# 3     7      A            7 1.0000000
# 4     8      B            1 0.3333333
# 5     8      B            3 1.0000000
# 6     9      A            5 0.7142857
# 7     9      A            3 0.4285714

【讨论】：

好收获。您还应该添加dplyr 以应对OP 的请求（df %>% group_by(ID, Item) %>% mutate(new = StrengthCode/max(StrengthCode))）
hmm...这很奇怪，然后按项目分组，而不是 ID
确实...星期五总是犯这些错误的好日子：p
伙计...你真棒！！！ TKS！！拯救了我的星期五，现在我可以去参加派对了，哈哈！
@jogo 知道如果使用mutate_at 会如何改变，从而使每个特征都标准化吗？

【解决方案2】：

在data.table也很容易做到。

library(data.table)
setDT(df)[, Nor := StrengthCode / max(StrengthCode), by = Item]

【讨论】：