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例如,我感兴趣的是替换(几乎)data.frame
的所有列。或 tibble
列中的行最小值已从每行中减去。例如,如果 X
是一个数值矩阵,那么在基数 R 中我会写:
X = sweep(X, 1, apply(X, 1, min))
cbind
s 转换后的数据和非数值数据重新组合在一起。那是:
subtractMin = function(data){
X = data %>%
select(starts_with("X")) %>%
as.matrix()
X = sweep(X, 1, apply(X, 1, min))
labels = data %>%
select(-starts_with("X"))
return(cbind(labels, X))
}
mutate
s 不是前进的道路。同样 - 您仍然需要知道行的最小值以对每一行进行标准化。
> x.df
nm X1799.38928 X1798.01526 X1796.64124 source color rep
1 s001c1 13901.944 13889.056 13883.334 01 c 1
2 s001c2 17293.586 17279.375 17291.365 01 c 2
3 s001c3 8011.764 8028.584 8033.548 01 c 3
4 s001c4 7499.272 7510.719 7517.064 01 c 4
5 s001c5 20300.408 20293.604 20297.185 01 c 5
最佳答案
(对于它的值(value),我认为这里的反对票有点苛刻和毫无根据。问题陈述很清楚,并且示例数据已包含在编辑中。)
您可以通过将数字列中的数据从宽转换为长(使用 gather
)、按行分组(使用 group_by
)、减去最小值(使用 mutate
)并从长转换回来来实现您所追求的到宽(使用 spread
)。
library(tidyverse)
df %>%
gather(k, v, starts_with("X")) %>%
group_by(nm) %>%
mutate(v = v - min(v)) %>%
spread(k, v) %>%
select(names(df))
## A tibble: 5 x 7
## Groups: nm [5]
# nm X1799.38928 X1798.01526 X1796.64124 source color rep
# <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <fct> <int>
#1 s001c1 18.6 5.72 0. 1 c 1
#2 s001c2 14.2 0. 12.0 1 c 2
#3 s001c3 0. 16.8 21.8 1 c 3
#4 s001c4 0. 11.4 17.8 1 c 4
#5 s001c5 6.80 0. 3.58 1 c 5
df <- read.table(text =
"nm X1799.38928 X1798.01526 X1796.64124 source color rep
1 s001c1 13901.944 13889.056 13883.334 01 c 1
2 s001c2 17293.586 17279.375 17291.365 01 c 2
3 s001c3 8011.764 8028.584 8033.548 01 c 3
4 s001c4 7499.272 7510.719 7517.064 01 c 4
5 s001c5 20300.408 20293.604 20297.185 01 c 5")
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