Question

我正在尝试按项目

规范化StrengthCode

E.g。

ID    Item    StrengthCode
7     A       1
7     A       5
7     A       7
8     B       1
8     B       3
9     A       5
9     A       3

我需要达到的目标是：

ID    Item    StrengthCode    Nor
7     A       1    0.14
7     A       5    0.71
7     A       7    1
8     B       1    0.34
8     B       3    1
9     A       5    0.71
9     A       3    0.42

我尝试了这段代码，但是我被困了......如果你可以帮助我会很棒!!!

normalit <- function(m){(m - min(m))/(max(m)-min(m))}

Tbl.Test <- Tbl.3.1 %>%
  group_by(ID, Item) %>%
  mutate(Nor = normalit(StregthCode))

我收到此错误：

强制引入的警告消息

Answer 1

您想要的输出看起来像是您想要的：

df <- read.table(header=TRUE, text=
'ID    Item    StrengthCode
7     A       1
7     A       5
7     A       7
8     B       1
8     B       3
9     A       5
9     A       3')
df$Nor <- ave(df$StrengthCode, df$Item, FUN=function(x) x/max(x)) 
df
# > df
#   ID Item StrengthCode       Nor
# 1  7    A            1 0.1428571
# 2  7    A            5 0.7142857
# 3  7    A            7 1.0000000
# 4  8    B            1 0.3333333
# 5  8    B            3 1.0000000
# 6  9    A            5 0.7142857
# 7  9    A            3 0.4285714

使用dplyr你可以做（对于评论+代码来说是Sotos）：

library("dplyr")
(df %>% group_by(Item) %>% mutate(Nor = StrengthCode/max(StrengthCode))) 
# > (df %>% group_by(Item) %>% mutate(Nor = StrengthCode/max(StrengthCode)))
# Source: local data frame [7 x 4]
# Groups: Item [2]
# 
#      ID   Item StrengthCode       Nor
#   <int> <fctr>        <int>     <dbl>
# 1     7      A            1 0.1428571
# 2     7      A            5 0.7142857
# 3     7      A            7 1.0000000
# 4     8      B            1 0.3333333
# 5     8      B            3 1.0000000
# 6     9      A            5 0.7142857
# 7     9      A            3 0.4285714

Answer 2

在data.table中也很容易。

library(data.table)
setDT(df)[, Nor := StrengthCode / max(StrengthCode), by = Item]

按组标准化

2 个答案: