Question

我想要转换数据集中除变量之外的所有变量，并将这些新的变换变量包含到新数据集中。我想这不应该那么困难，但是我遇到了一些问题。我想要做的转变是等级的最小 - 最大规范。我一直在运行以下代码：

#create min-max norm function
normalize <- function(x) {
    return((x-min(x))/(max(x)-min(x)))
}

cols <- c(1:ncol(dt))
dt[cols] <- normalize(rank(dt[cols]))

但是，当我运行此代码时，我收到以下错误：

 Error: Can't use matrix or array for column indexing

我想知道是否有人可以帮助我。提前谢谢。

Answer 1

rank和normalize都采用向量。你不能给他们数据框。

sapply和lapply是将功能应用于数据框列的经典实用工具。有几种方法可以做到：

# one step with an anonymous function, calling both normalize and rank
dt[cols] = lapply(dt[cols], function(x) normalize(rank(x)))

但是，您的错误似乎表明您的cols对象是矩阵或数组。因此，请确保cols符合您的想法。我上面提到的方法假设dt是data.frame（或data.table或tibble）。如果dt是matrix，array或其他内容，则它们将无法按预期工作。查看str(dt)以检查（如果仍有问题，可能会将该信息编辑到您的问题中）。＃两步，一次一个 dt [cols] = lapply（dt [cols]，rank） dt [cols] = lapply（dt [cols]，normalize）

Rank和min-max规范r中数据集中的所有变量

1 个答案: