Question

我想贬低R data.frame中的多个列。使用this question

中的示例

set.seed(999)
library(plyr)
library(plm)
# random data.frame
dat <- expand.grid(id=factor(1:3), cluster=factor(1:6))
dat <- cbind(dat, x=runif(18), y=runif(18, 2, 5))

#demean x and y
dat.2 <- ddply(dat, .(cluster), transform, x=x-mean(x), y=y-mean(y))

我的问题是我有（很多）超过2个变量，我想避免硬编码这个分析。我一般都是plyr的新手;为什么这个

dat.2 <- ddply(dat[,c(x,y)],  .(cluster), transform, function(x) x - mean(x))

不行吗？我缺少一些关键步骤吗？有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

查看colwise仿函数。唯一需要注意的是id列。因此：

demean <- colwise(function(x) if(is.numeric(x)) x - mean(x) else x)
dat.2 <- ddply(dat, .(cluster), demean)

编辑：正如您所发现的，甚至还有一个numcolwise仿函数，只处理数字，所以你可以这样做：

demean <- numcolwise(function(x) x - mean(x))
dat.2 <- ddply(dat, .(cluster), demean)

您也可以使用scale功能而不是定义自己的功能：

dat.2 <- ddply(dat, .(cluster), numcolwise(scale, scale = FALSE))

Demean R数据框架

1 个答案: