在 R 中规范化匹配数据

【问题标题】：Normalizing matched data in R在 R 中规范化匹配数据
【发布时间】：2020-09-25 09:49:41
【问题描述】：

考虑：

Pair       X  
 1         2 
 1         3
 2         1
 2         2

如果我有一个结构类似于上面示例的数据框，我如何在给定 Pair 列的情况下规范化列 X？

换句话说，对于 Pair 1 和 0.333 (1/(1+2))，这两个元素应转换为 0.4 (2/(2+3)) 和 0.6 (3/(2+3))和 .666 (2/(1+2)) 对 2。

【问题讨论】：

标签： r normalize

【解决方案1】：

您可以在基础 R 中执行此操作：

df$norm <- with(df, X/ave(X, Pair, FUN = sum))
df
#  Pair X norm
#1    1 2 0.40
#2    1 3 0.60
#3    2 1 0.33
#4    2 2 0.67

dplyr

library(dplyr)
df %>% group_by(Pair) %>% mutate(norm = X/sum(X))

和data.table:

library(data.table)
setDT(df)[, norm := X/sum(X), Pair]

数据

df <- structure(list(Pair = c(1L, 1L, 2L, 2L), X = c(2L, 3L, 1L, 2L
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用base R

df$norm <- with(df, X/rowsum(X, Pair)[Pair])
df$norm
#[1] 0.4000000 0.6000000 0.3333333 0.6666667

df <- structure(list(Pair = c(1L, 1L, 2L, 2L), X = c(2L, 3L, 1L, 2L
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：