我有一个类别变量B,它具有3个级别1,2,3,另外一个变量A具有一些值。示例数据如下
A B
22 1
23 1
12 1
34 1
43 2
47 2
49 2
65 2
68 3
70 3
75 3
82 3
120 3
. .
. .
. .
. .
我要说的是对于B的每个级别(在1中说),我需要计算Val(A)-Min / Max-Min,类似地,我需要将其重现为其他级别(2和3)>
答案 0 :(得分:2)
使用dplyr
的解决方案:
set.seed(1)
df=data.frame(A=round(rnorm(21,50,10)),B=rep(1:3,each=7))
library(dplyr)
df %>% group_by(B) %>% mutate(C= (A-min(A))/(max(A)-min(A)))
输出就像
# A tibble: 21 x 3
# Groups: B [3]
A B C
<dbl> <int> <dbl>
1 44 1 0.0833
2 52 1 0.417
3 42 1 0
4 66 1 1
5 53 1 0.458
6 42 1 0
7 55 1 0.542
8 57 2 0.784
9 56 2 0.757
10 47 2 0.514
# ... with 11 more rows
答案 1 :(得分:1)
您可以使用tapply
函数:
x = read.table(text="A B
22 1
23 1
12 1
34 1
43 2
47 2
49 2
65 2
68 3
70 3
75 3
82 3
120 3", header = TRUE)
y = tapply(x$A, x$B, function(z) (z - min(z)) / (max(z) - min(z)))
# Or using the scale() function
#y = tapply(x$A, x$B, function(z) scale(z, min(z), max(z) - min(z)))
cbind(x, unlist(y))
不确定要如何输出,但这应该是一个不错的起点。