Question

这似乎不应该太难，但我很难用这个。让我们说例如我有以下数据框：

set.seed(99)
data <- data.frame(Names=rep(c('A','B'),5),
                   First = rnorm(10),
                   Second = rnorm(10),
                   Third = rnorm(10))

我想要的是将整个数据帧除以A的平均值。这可以通过以下方式计算：

a.mean＆lt; - sapply（data [data $ Names =='A'，2：4]，mean）

但是当我尝试用这样的矢量划分整个数据帧时，我没有得到正确的值：

normalized.data <- data[2:4]/a.mean
normalized.data$Names <- data$Names
sapply(data[normalized.data$Names == 'A', 2:4], mean)

First     Second      Third 
0.2578018 -0.5864073  0.1156760

我想要的是A的归一化平均值，现在等于1.有没有办法做到这一点？

Answer 1

set.seed(99)
data <- data.frame(Names=rep(c('A','B'),5),
                   First = rnorm(10),
                   Second = rnorm(10),
                   Third = rnorm(10))

a.mean <- sapply(data[data$Names == 'A', 2:4], mean)
data[,2:4] <- sweep(data[,2:4],MARGIN=2,a.mean,"/")

(norm.mean <- sapply(data[data$Names == 'A', 2:4], mean))
## First Second  Third 
##     1      1      1

根据您的应用程序，可能更容易使Names列成为行名称：

data <- data.frame(First = rnorm(10),
                   Second = rnorm(10),
                   Third = rnorm(10),
                   row.names=rep(c('A','B'),5))

我也喜欢subset(data,Names=='A')的可读性（虽然不建议用于编程：请参阅https://github.com/hadley/devtools/wiki/Evaluation）

Answer 2

set.seed(99)
data <- data.frame(Names=rep(c('A','B'),5),
                   First = rnorm(10),
                   Second = rnorm(10),
                   Third = rnorm(10))

a.mean <- colMeans(data[data$Names == 'A', 2:4])


normalized.data <- as.data.frame(t(t(data[,2:4])/a.mean))


normalized.data$Names <- data$Names
colMeans(normalized.data[normalized.data$Names == 'A', 1:3])

#First Second  Third 
#1      1      1

Answer 3

哦，没关系：你没有按照自己的方式划分。将矩阵除以值向量不会将每列除以给定值。

Rgames> foo
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    5    3    7
[2,]    5    3    7
[3,]    5    3    7
[4,]    5    3    7
[5,]    5    3    7
Rgames> foo/c(1,2,3)
         [,1] [,2]     [,3]
[1,] 5.000000  1.0 3.500000
[2,] 2.500000  3.0 2.333333
[3,] 1.666667  1.5 7.000000
[4,] 5.000000  1.0 3.500000
[5,] 2.500000  3.0 2.333333

用R中的向量划分数据帧或矩阵

3 个答案: