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考虑以下:
library(tidyverse)
df <- tibble(x = rnorm(100), y = rnorm(100, 10, 2), z = x * y)
df %>%
mutate_all(funs(avg = mean(.), dev = sd(.), scaled = (. - mean(.)) / sd(.)))
mean
和
sd
通过引用
avg
两次和
dev
列。我的想法是
df %>%
mutate_all(funs(avg = mean(.), dev = sd(.), scaled = (. - avg) / dev))
avg
和
dev
, 但是
x_avg
,
x_dev
,
y_avg
,
y_dev
, ETC。
funs
使用
rlang
以编程方式创建这些列引用的工具,以便我可以将由先前命名参数创建的列引用到
funs
(当
.
是
x
时,我会引用
x_mean
和
x_dev
来计算
x_scaled
等等)?
最佳答案
我认为如果您将数据转换为长格式会更容易
library(tidyverse)
set.seed(111)
df <- tibble(x = rnorm(100), y = rnorm(100, 10, 2), z = x * y)
df %>%
gather(key, value) %>%
group_by(key) %>%
mutate(avg = mean(value),
sd = sd(value),
scaled = (value - avg) / sd)
#> # A tibble: 300 x 5
#> # Groups: key [3]
#> key value avg sd scaled
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 x 0.235 -0.0128 1.07 0.232
#> 2 x -0.331 -0.0128 1.07 -0.297
#> 3 x -0.312 -0.0128 1.07 -0.279
#> 4 x -2.30 -0.0128 1.07 -2.14
#> 5 x -0.171 -0.0128 1.07 -0.148
#> 6 x 0.140 -0.0128 1.07 0.143
#> 7 x -1.50 -0.0128 1.07 -1.39
#> 8 x -1.01 -0.0128 1.07 -0.931
#> 9 x -0.948 -0.0128 1.07 -0.874
#> 10 x -0.494 -0.0128 1.07 -0.449
#> # ... with 290 more rows
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