Dplyr 돌연변이 Dapply/Lapply로 두 그룹으로 다중 z- 점수를 계산하십시오.

Question

두 개의 그룹으로 여러 변수의 Z- 점수를 계산하려고합니다.

데이터 =의 mtcars

I는 Z-점수 싶어 변수 : 하나 개의 변수 (작업)는 z 점수 계산

vars <- c("mpg", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec")

여기

은 예이다 :

mtcars %>% group_by(am, vs) %>% mutate(z_mpg = (mpg - mean(mpg))/sd(mpg))

문제는 "vars"변수를 모두 실행하기 위해 이전 코드에서 dapply 또는 lapply를 실행할 수 없기 때문에 모든 Z 점수를 한꺼번에 가져올 수 있습니다.

z- 스코어링 대신 계정을 사용하면서 데이터 (평균 0, SD 1)를 정규화하는 방법을 알고 있다면 저 또한 도움이 될 것입니다.

감사합니다.

Answer 1

mutate_at을 사용하고 funs을 사용하여 z- 점수 기능을 정의하십시오. 이 경우 .을 사용하여 변경중인 열을 나타냅니다.

mtcars %>% 
    group_by(am, vs) %>% 
    mutate_at(.cols = vars, funs(z = (. - mean(.))/sd(.))) 

Source: local data frame [32 x 17] 
Groups: am, vs [4] 

    mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb  mpg_z_ disp_z_  hp_z_ drat_z_  wt_z_  qsec_z_ 
    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> 
1 21.0  6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1  4  4 0.3118089 -0.4852978 -0.7168218 -0.1024154 -0.48795905 0.60787578 
2 21.0  6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1  4  4 0.3118089 -0.4852978 -0.7168218 -0.1024154 0.03595488 1.12105734 
3 22.8  4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1  4  1 -1.1710339 0.9679756 0.5147599 -0.7890520 0.66286051 -0.09519147 
4 21.4  6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0  3  1 0.2659345 1.6870444 0.3753676 -1.0547191 0.05956492 -0.36000354 
5 18.7  8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0  3  2 1.3156017 0.0331832 -0.5745432 0.1266602 -0.86434641 -0.15281032 
6 18.1  6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0  3  1 -1.0695190 1.0153670 0.1364973 -1.7435153 0.76407410 0.17268463 
7 14.3  8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0  3  4 -0.2703291 0.0331832 1.5237884 0.3872184 -0.69514319 -1.62477907 
8 24.4  4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0  4  2 1.4799831 -0.5783405 -1.9177872 0.2582986 -0..02243925 
9 22.8  4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0  4  2 0.8324905 -0.6984282 -0.3412433 0.7533708 -0.12734568 2.00294653 
10 19.2  6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0  4  4 -0.6243679 -0.1529447 0.9964304 0.7533708 0.70656315 -1.13854778 
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