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使用across()在不同的尺度上重新编码多个变量

使用across()函数可以在不同的尺度上重新编码多个变量。across()函数是dplyr包中的一个函数，用于对多个变量进行相同的操作。

在使用across()函数时，可以通过选择器选择要操作的变量，并在函数中指定要对这些变量进行的操作。选择器可以是变量名、变量位置或逻辑条件。

across()函数的优势在于可以简化对多个变量的操作，提高代码的可读性和可维护性。它可以用于各种数据处理任务，如数据清洗、变量转换、聚合计算等。

以下是across()函数的一些常见应用场景：

数据清洗：可以使用across()函数对多个变量进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等操作。
变量转换：可以使用across()函数对多个变量进行数据类型转换、数值标准化、字符编码转换等操作。
聚合计算：可以使用across()函数对多个变量进行聚合计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。
数据分组：可以使用across()函数对多个变量进行分组操作，实现按照不同尺度对数据进行分组统计。

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云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行。

相关搜索:以相同的方式重新编码多个变量，使用mutate_at和list with dplyr 使用ifelse()函数重新编码数据集中的年龄变量使用ifelse重新编码变量的问题在python中将多个整数变量重新编码为一个变量在Python中重新编码多个列中的多个值[类似于R]在R中重新编码多个变量在R中重新编码多个日期值的有效方法在R中重新编码循环中的变量在R中重新编码组中的变量在SPSS中使用Python只使用循环重新编码某些变量？

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VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGG)

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