rdata: eine Methode zum Durchlaufen der Spalte Namen eines Daten-frame?

Habe ich ca 30 Zeilen code, die genau das tun (immer Z-scores):

data$z_col1 <- (data$col1 - mean(data$col1, na.rm = TRUE)) / sd(data$col1, na.rm = TRUE)
data$z_col2 <- (data$col2 - mean(data$col2, na.rm = TRUE)) / sd(data$col2, na.rm = TRUE)
data$z_col3 <- (data$col3 - mean(data$col3, na.rm = TRUE)) / sd(data$col3, na.rm = TRUE)
data$z_col4 <- (data$col4 - mean(data$col4, na.rm = TRUE)) / sd(data$col4, na.rm = TRUE)
data$z_col5 <- (data$col5 - mean(data$col5, na.rm = TRUE)) / sd(data$col5, na.rm = TRUE)

Gibt es eine Möglichkeit, vielleicht mit apply() oder etwas, das kann ich nur im wesentlichen tun, (python):

for col in ['col1', 'col2', 'col3']:
    data{col} = ... z score code here

Dank R Freunde.

  • Sie möchten, werfen Sie einen Blick auf colMeans und diese Frage.
InformationsquelleAutor Wells | 2013-04-19
  1. 6

    Einen data.frame ist eine Liste, so können Sie lapply. Verwenden Sie nicht apply auf eine data.frame wie das wird, zwingen zu einer matrix. 

    lapply(data, function(x) (x - mean(x,na.rm = TRUE))/sd(x, na.rm = TRUE))

    Oder verwenden Sie scale führt diese Berechnung auf einem Vektor.

    lapply(data, scale)

    Können Sie übersetzen die python Stil Ansatz direkt

    for(col in names(data)){
   data[[col]] <- scale(data[[col]])
}

    Beachten Sie, dass dieser Ansatz nicht Speicher effizient in R als [[<.data.frame Kopien der gesamten Daten.Rahmen jedes mal.

    • Mit lapply zurückgegeben wird eine Liste, damit man wieder einen Daten-frame: Daten.Rahmen(lapply(data, scale))
    InformationsquelleAutor mnel
  2. 2

    Ich denke, du hast Recht, apply() kann die Art und Weise, hier zu gehen.

    Beispiel:

    data <- array(1:20, dim=c(4, 5))

data.zscores <- apply(data, 2, function(x)
    (x-mean(x, na.rm = TRUE))/sd(x, na.rm = TRUE))

    Die Funktion apply() wird eine matrix oder ein array als erstes argument. Die "2" bezieht sich auf die dimension der Funktion iteriert über - in unserem Fall Spalten. Wenn wir wollten, tun Sie es durch die Reihe, machten wir mit "1". Schließlich haben wir die Funktion, die wir anwenden wollen, um jede Spalte. Sehen ?gelten für mehr details.

    InformationsquelleAutor Will Beason
  3. 0

    Check this out
    Ich iterieren über die Daten-Frames zu erkennen, NA Zeilen

    for(i in names(houseDF)){
  print(i)
  print(nrow(houseDF[is.na(houseDF[i]),]))
  print("---------------------")
}
    InformationsquelleAutor ibrahimgunes
Schreibe einen Kommentar