我有一个如下所示的数据框:
Store Temperature Unemployment Sum_Sales
1 1 42.31 8.106 1643691
2 1 38.51 8.106 1641957
3 1 39.93 8.106 1611968
4 1 46.63 8.106 1409728
5 1 46.50 8.106 1554807
6 1 57.79 8.106 1439542
我在R中无法弄清楚的是如何分组和申请。因此,对于每个商店(分组),我想标准化/缩放两列(sum_sales和temperature)。
我想要的输出如下:
Store Temperature Unemployment Sum_Sales
1 1 1.000 8.106 1.00000
2 1 0.000 8.106 0.94533
3 1 0.374 8.106 0.00000
4 2 0.012 8.106 0.00000
5 2 0.000 8.106 1.00000
6 2 1.000 8.106 0.20550
这是我创建的规范化功能:
normalit<-function(m){
(m - min(m))/(max(m)-min(m))
}
我正在使用dply包,似乎无法弄清楚如何分组并将该函数应用于列。我试过这样的事情并得到一个错误:
df2 <- df %.%
group_by('Store') %.%
summarise(Temperature = normalit(Temperature), Sum_Sales = normalit(Sum_Sales)))
任何建议/帮助将不胜感激。感谢。
答案 0 :(得分:13)
问题是您使用的是错误的dplyr动词。 Summarize将为每个变量创建一个结果。你想要的是变异。 Mutate更改变量并返回与原始变量长度相同的结果。见http://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/dplyr.html。以下两种方法使用dplyr:
df %>%
group_by(Store) %>%
mutate(Temperature = normalit(Temperature), Sum_Sales = normalit(Sum_Sales))
df %>%
group_by(Store) %>%
mutate_each(funs(normalit), Temperature, Sum_Sales)
注意:您的数据与所需结果之间的Store变量不同。我假设@jlhoward得到了正确的数据。
答案 1 :(得分:2)
这是一个data.table解决方案。我改变了你的例子,有两种类型的商店。
df <- read.table(header=T,text="Store Temperature Unemployment Sum_Sales
1 1 42.31 8.106 1643691
2 1 38.51 8.106 1641957
3 1 39.93 8.106 1611968
4 2 46.63 8.106 1409728
5 2 46.50 8.106 1554807
6 2 57.79 8.106 1439542")
library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[,list(Temperature=normalit(Temperature),Sum_Sales=normalit(Sum_Sales)),
by=list(Store,Unemployment)]
# Store Unemployment Temperature Sum_Sales
# 1: 1 8.106 1.00000000 1.0000000
# 2: 1 8.106 0.00000000 0.9453393
# 3: 1 8.106 0.37368421 0.0000000
# 4: 2 8.106 0.01151461 0.0000000
# 5: 2 8.106 0.00000000 1.0000000
# 6: 2 8.106 1.00000000 0.2055018
请注意,如果stoer只有一行,则规范化会出现问题。