我的数据如下。
visitor_id timestamp distance_value guest_reviews price rating_value
--kkVxJWTRGDccUSZG9u2g 8/16/2016 14:03 7.441392 355 199 4.3
--kkVxJWTRGDccUSZG9u2g 8/16/2016 14:03 7.351424 359 110.67 4.4
--kkVxJWTRGDccUSZG9u2g 8/16/2016 14:03 17.556168 204 79.34 3.9
--kkVxJWTRGDccUSZG9u2g 8/16/2016 14:03 2.469943 429 159 4.2
-1IIpqtwRqeAV1P7yh0upw 8/10/2016 2:33 21.654525 142 58.79 4.1
-1IIpqtwRqeAV1P7yh0upw 8/10/2016 2:33 0.567264 436 83.29 4.4
-1IIpqtwRqeAV1P7yh0upw 8/10/2016 2:33 10.063784 195 56.95 4.2
尝试使用最后4列上的lapply来使用缩放函数
对它们进行标准化cols<-c("distance_value","min_avg_nightly_before_tax","rating_value","guest_reviews")
norm_cols<-c("norm_distance_value","norm_min_avg_nightly_before_tax","norm_rating_value","norm_guest_reviews")
myframe1[, (norm_cols):=lapply(.SD, scale), by= list(visitor_id, timestamp), .SDcols=cols]
然而，这给了我以下错误
Error in `[.data.table`(myframe1, , `:=`((norm_cols), lapply(.SD, scale)), :
All items in j=list(...) should be atomic vectors or lists. If you are trying something like j=list(.SD,newcol=mean(colA)) then use := by group instead (much quicker), or cbind or merge afterwards.
以下是dput（head（myframe2））
输出的样本数据的部分输出“Zzy8RX7KSniWaNLyHwUXvQ”，“zZYJITYrSHmYJv8MUDw6Cw”， “zzZ6OXcvROe88wD4JjTtnA”，“zzZBq1DsQe6PYM7AQNmbUQ”， “zzzi__t-SRW9OZOKBdDfwg”，“ZZZTTaS6RD6bQ2KzdaiSVA”），class = “因素”），时间戳=结构（c（1471381408.339， 1471381408.339,1471381408.339,1471381408.339,1471381408.339， 1471381408.339），class = c（“POSIXct”，“POSIXt”）），distance_value = c（7.4413922836545， 7.35142425353227,17.5561677012408,2.46994294033727,24.8529546453572， 21.8463254946658），rating_value = c（4.3,4.4,3.9,4.2,3.1， 4.4），guest_reviews = c（355L，359L，204L，429L，305L，633L）， min_avg_nightly_before_tax = c（199,110.67,79.34,159,77.62， 101.37）），。Name = c（“visitor_id”，“timestamp”，“distance_value”，“rating_value”，“guest_reviews”，“min_avg_nightly_before_tax”）， row.names = c（NA，6L），class =“data.frame”）