找到多列的加权平均值？

Question

这是公式：

????。 ？？？ × ???? + ????。 ？？？ × ???? + ????。 ？？？ × ????

我想从代表 R、F 和 M

的 3 列中找到加权平均值

我试过了：

vvv$rfm_score=weighted.mean(x=c(vvv$rank_recency, vvv$rank_freq, vvv$rank_monetary_v)
              ,w=c(.2,.3,.5))

但它给出的列对于所有行都是相同的？

为了澄清，每列都有一个从 1 到 5 的数字。稍后，加权平均值会按照公式中显示的方式计算，每次根据需要使用其中一列。

问题肯定出在我使用 weighted.mean 函数的方式上，但在尝试了不同的方法并查看帮助页面后，我可以找到正确的方法。

Answer 1

这是使用来自dplyr 的rowwise 和do 的解决方案：

library(dplyr)
library(magrittr)

set.seed(200)

# Make some data

vvv <-  matrix(sample(1:5,replace = TRUE,18),ncol = 3) %>% as.data.frame()

names(vvv) <- c("rank_recency","rank_freq","rank_monetary_v")  

head(vvv)
# rank_recency rank_freq rank_monetary_v
#            3         4               1
#            3         1               4
#            3         3               2
#            4         2               2
#            4         3               3
#            5         4               1

vvv$rfm_score <-   vvv %>% 
  rowwise() %>% # compute for each row
  do(data.frame(
            rfm_score=weighted.mean(
                          x=c(.$rank_recency,.$rank_freq,.$rank_monetary_v),
                          w=c(.2,.3,.5)
                      )
               )
     ) %>% 
  ungroup() %>% # undo row groups
  use_series("rfm_score") # extract the weighted means

head(vvv)
# rank_recency rank_freq rank_monetary_v rfm_score
#            3         4               1       2.3
#            3         1               4       2.9
#            3         3               2       2.5
#            4         2               2       2.4
#            4         3               3       3.2
#            5         4               1       2.7

使用rowwise 和do，您可以将weighted.mean 的值作为每行的三元素向量传递。