R对数据框的每一行和每一列应用计算答案

【问题标题】：R Apply calculation on each row and column of data frameR对数据框的每一行和每一列应用计算
【发布时间】：2014-11-01 22:27:49
【问题描述】：

在数据框中，我想从该列的每个元素中减去每列的平均值。

示例数据框：

x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
y <- c(2,3,2,3,2,3,2,3,2,3)
z <- c(100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000)
df <- data.frame(x, y, z)

# get the mean of each column
mu <- colMeans(df)

我想我需要使用sapply，类似于：

df_norm <- df
df_norm[,1] <- sapply(df[,1], function(x) (x-mu[1]))
df_norm[,2] <- sapply(df[,2], function(x) (x-mu[2]))
df_norm[,3] <- sapply(df[,3], function(x) (x-mu[3]))

但我不知道如何编写 FUN 参数以在一行代码中执行此操作。

【问题讨论】：

标签： r apply sapply

【解决方案1】：

sapply(df, function(x){x-mean(x)})

【讨论】：

现在我怎么没想到......！

【解决方案2】：

这是一种方法：

do.call(cbind,lapply(df,function(col)col-mean(col)))
#          x    y    z
#  [1,] -4.5 -0.5 -450
#  [2,] -3.5  0.5 -350
#  [3,] -2.5 -0.5 -250
#  [4,] -1.5  0.5 -150
#  [5,] -0.5 -0.5  -50
#  [6,]  0.5  0.5   50
#  [7,]  1.5 -0.5  150
#  [8,]  2.5  0.5  250
#  [9,]  3.5 -0.5  350
# [10,]  4.5  0.5  450

【讨论】：

【解决方案3】：

要保持 data.frame 结构，您可以这样做：

as.data.frame(Map(`-`, df, mu))

或

sweep(df, 2, mu)

还有scale 函数非常方便，但它确实将您的数据转换为矩阵：

scale(df, center = TRUE, scale = FALSE)

如果你不介意转换成矩阵，那么你也可以这样做：

t(t(df) - mu)

【讨论】：

太好了，谢谢。我也完全忘记了矩阵操作。