Question

可能重复：
Idiomatic R code for partitioning a vector by an index and performing an operation on that partition

与How to get column mean for specific rows only?

相关

我正在尝试在我的数据框架中创建一个新列，将“得分”列缩放为基于“回合”列的部分。

Score     Quarter        
98.7      QTR 1 2011
88.6      QTR 1 2011
76.5      QTR 1 2011
93.5      QTR 2 2011
97.7      QTR 2 2011
89.1      QTR 1 2012 
79.4      QTR 1 2012
80.3      QTR 1 2012

看起来像这样

Unit Score     Quarter         Scale        
 6    98.7      QTR 1 2011     1.01
 1    88.6      QTR 1 2011     .98 
 3    76.5      QTR 1 2011     .01
 5    93.5      QTR 2 2011     2.0
 6    88.6      QTR 2 2011     2.5
 9    89.1      QTR 1 2012     2.2
 1    79.4      QTR 1 2012     -.09
 3    80.3      QTR 1 2012     -.01
 3    98.7      QTR 1 2011     -2.2

我不想标准化整个专栏，因为我想要对数据进行趋势分析，真正了解各单位相对于每个季度相对于其他季度的比例而不是比例（数据$得分），这将比较所有点，无论回合。

我尝试过类似的变体：

data$Score_Scale <-  with (data, scale(Score), findInterval(QTR, c(-Inf,"2011-01-01","2011-06-30", Inf)), FUN= scale)

Answer 1

使用ave可能是一个不错的选择：

获取您的数据：

test <- read.csv(textConnection("Score,Quarter
98.7,Round 1 2011
88.6,Round 1 2011
76.5,Round 1 2011
93.5,Round 2 2011
97.7,Round 2 2011
89.1,Round 1 2012
79.4,Round 1 2012
80.3,Round 1 2012"),header=TRUE)

scale每个Quarter组中的数据：

test$score_scale <- ave(test$Score,test$Quarter,FUN=scale)
test

  Score      Quarter score_scale
1  98.7 Round 1 2011  0.96866054
2  88.6 Round 1 2011  0.05997898
3  76.5 Round 1 2011 -1.02863953
4  93.5 Round 2 2011 -0.70710678
5  97.7 Round 2 2011  0.70710678
6  89.1 Round 1 2012  1.15062301
7  79.4 Round 1 2012 -0.65927589
8  80.3 Round 1 2012 -0.49134712

为了明确这一点，以下是每个Quarter群体的个别结果：

> as.vector(scale(test$Score[test$Quarter=="Round 1 2011"]))
[1]  0.96866054  0.05997898 -1.02863953
> as.vector(scale(test$Score[test$Quarter=="Round 2 2011"]))
[1] -0.7071068  0.7071068
> as.vector(scale(test$Score[test$Quarter=="Round 1 2012"]))
[1]  1.1506230 -0.6592759 -0.4913471

如何仅为特定行获取标准化列？

1 个答案: