使用R

时间:2017-11-01 06:11:55

标签: r dplyr normalize

我有关于数字营销问题的以下数据集。观众的大小,没有非活动的电子邮件阅读邮件和段的优先级给出

 AudienceSize   inactiveemails  Readmails   Importanceof targetgroup
   246238       63581          1015         Low
    402042       609           2089         Medium
      2395        4              12         Medium
      10958       76             105        High
     120291     1237             707        Medium
      65199      0               544        Low
      106341    1506             1171       Medium
      496986    8501             3139      Medium
     293509     4805            2059        Medium
       93218     97              814       Medium
     246238     63581           1015          Low
      402042     609            2089        Medium
      2395        4              12         Medium
      10958       76             105        High
      120291    1237             707        Medium
      65199      0               544        Low
      106341    1506             1171      Medium
      496986    8501             3139      Medium
      293509    4805            2059       Medium
      93218     97               814       Medium

我需要缩放数据。低优先级电子邮件应仅在成员低级别之间进行缩放。类似地,对于中等和高类别,缩放应该仅使用它来完成。无论如何都要实现这一点。

Importanceoftargetgroup  AudienceSize Readmails Inactivemails
Low                          .03444     .5366     .7437
Low                          .03664     .7500     .8000
medium                        .7665      .4333    .6543
medium                        .7965      .5533    .7543

注意:DPLYR帮助我对数据进行了子集并获得了手段,但我需要缩放版本。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您应该使用

获得所需的结果
library(dplyr)
df %>%
  group_by(Importanceoftargetgroup) %>%
  mutate_each(funs(scale), AudienceSize, inactiveemails, Readmails)