在每组中获得z标准化分数
在每组中获得z标准化分数
提问于 2013-09-15 09:47:57
以下是数据。
set.seed(23) data<-data.frame(ID=rep(1:12), group=rep(1:3,times=4), value=(rnorm(12,mean=0.5, sd=0.3)))
ID group value
1 1 1 0.4133934
2 2 2 0.6444651
3 3 3 0.1350871
4 4 1 0.5924411
5 5 2 0.3439465
6 6 3 0.3673059
7 7 1 0.3202062
8 8 2 0.8883733
9 9 3 0.7506174
10 10 1 0.3301955
11 11 2 0.7365258
12 12 3 0.1502212我想要得到每个组内的z标准化分数。所以我试着
library(weights)
data_split<-split(data, data$group) #split the dataframe
stan<-lapply(data_split, function(x) stdz(x$value)) #compute z-scores within group然而，它看起来是错误的，因为我想在'value‘后面添加一个新变量，我该怎么做呢？请提供一些建议(示例代码)。任何帮助都是非常感谢的。
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2013-09-15 10:01:56
改用下面的代码：
within(data, stan <- ave(value, group, FUN=stdz))不需要调用split或lapply。
Stack Overflow用户
发布于 2013-09-15 10:28:30
使用data.table包的一种方法：
library(data.table)
library(weights)
set.seed(23)
data <- data.table(ID=rep(1:12), group=rep(1:3,times=4), value=(rnorm(12,mean=0.5, sd=0.3)))
setkey(data, ID)
dataNew <- data[, list(ID, stan = stdz(value)), by = 'group']结果是：
group ID stan
1: 1 1 -0.6159312
2: 1 4 0.9538398
3: 1 7 -1.0782747
4: 1 10 0.7403661
5: 2 2 -1.2683237
6: 2 5 0.7839781
7: 2 8 0.8163844
8: 2 11 -0.3320388
9: 3 3 0.6698418
10: 3 6 0.8674548
11: 3 9 -0.2131335
12: 3 12 -1.3241632Stack Overflow用户
发布于 2013-09-23 16:28:26
我试过费迪南德。卡夫的解决方案，但对我不起作用。我认为stdz函数没有包含在基本的R安装中。此外，在一个包含许多变量的大型数据集中，within部分给我带来了麻烦。我认为最简单的方法是：
data$value.s <- ave(data$value, data$group, FUN=scale)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/18808167
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