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这似乎太基础了,无法在搜索中找到,但也许我没有在 Google 上使用正确的搜索词。
我想规范化一个数字列。当我使用 mutate(across(.., scale))
修改该列时,我将 [,1]
添加到标题中。这是为什么?
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
mtcars_mpg_only <-
mtcars %>%
as_tibble() %>%
select(mpg)
mtcars_mpg_only %>%
as_tibble() %>%
mutate(across(mpg, scale))
#> # A tibble: 32 x 1
#> mpg[,1]
#> <dbl>
#> 1 0.151
#> 2 0.151
#> 3 0.450
#> 4 0.217
#> 5 -0.231
#> 6 -0.330
#> 7 -0.961
#> 8 0.715
#> 9 0.450
#> 10 -0.148
#> # ... with 22 more rows
但是如果我使用不同的函数而不是 scale()
(例如,log()
),那么列标题将保持原样:
mtcars_mpg_only %>%
as_tibble() %>%
mutate(across(mpg, log))
#> # A tibble: 32 x 1
#> mpg
#> <dbl>
#> 1 3.04
#> 2 3.04
#> 3 3.13
#> 4 3.06
#> 5 2.93
#> 6 2.90
#> 7 2.66
#> 8 3.19
#> 9 3.13
#> 10 2.95
#> # ... with 22 more rows
我知道如何在事后删除/重命名 [,1]
,但我的问题是为什么要创建它?
最佳答案
这是因为 scale 返回一个矩阵,而 log 返回一个普通向量。 mpg[, 1] 实际上是 data.frame 中的一个矩阵。请参阅 ?scale 了解其值的定义。
class(scale(mtcars$mpg))
## [1] "matrix" "array"
class(log(mtcars$mpg))
## [1] "numeric"
将矩阵转换为普通向量以避免这种情况,例如
mtcars_mpg_only %>%
mutate(across(mpg, ~ c(scale(.))))
# or extracting first column
mtcars_mpg_only %>%
mutate(across(mpg, ~ scale(.)[, 1]))
# or normalizing using mean and sd
mtcars_mpg_only %>%
mutate(across(mpg, ~ (. - mean(.)) / sd(.)))
# or without across
mtcars_mpg_only %>%
mutate(mpg = c(scale(mpg)))
# or using base R
mtcars_mpg_only |>
transform(mpg = c(scale(mpg)))
关于r - 为什么 `mutate(across(...))` 和 `scale()` 将 [,1] 添加到列标题?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70377294/
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