Масштабировать несколько переменных одновременно - PullRequest
Новая
       110

Масштабировать несколько переменных одновременно

1 голос
/ 30 января 2020

Я хотел бы изменить масштаб нескольких переменных одновременно. Каждая переменная должна быть изменена между 0 и 10. Мой набор данных выглядит примерно так: 

df<-structure(list(Year = 1985:2012, r_mean_dp_C_EU_PTA = c(0.166685371371432,0, 0.340384674048008, 0.255663634111618, 0.137833312888481, 0.215940736735375,0.695926742038269, 1.12488458324014, 1.50426967770413, 1.96800275204271, 
                                                             1.84220420613839, 2.55081439923073, 2.83958315572122, 3.02471358081631, 2.76227596053162, 5.13672466755955, 6.22501740311663, 6.04685020876299, 
                                                             5.48990293535953, 5.74245144436088, 6.87554176822673, 5.35866756802216,6.21821261660873, 7.39740372167956, 7.37052059919359, 8.4053331043966, 
                                                             7.88284279150424, 10), 
                    r_mean_dp_C_US_PTA = c(0, 0.0243131684738152,  0.0295348762350131, 1.24572619158458, 1.20624633452509, 1.57418568231032,1.45479246796848, 2.38700784566208, 2.62865525326503, 2.26401361870534,2.67319203680329, 2.64440548764366, 3.10459526464658, 3.05231530072328, 
                                                                                                           3.32660416229216, 4.14909239351474, 3.76404440984403, 3.79766644256544,4.55279786294561, 5.57506946922008, 6.83412605593388, 8.07241989452914,9.10370786838265, 9.51564633960853, 8.64357423479438, 9.10723202296861,10, 9.06442082870898), 
                    r_mean_dp_C_eu_esr_sum = c(0.0267071299038037,0, 0.0481033555876806, 0.039231355183461, 0.0255363040160583,0.0284158726695472, 0.234715155525714, 0.544954230234254, 0.683338138878583, 0.828929653572072, 0.950656658215744, 1.21492080702167, 1.30147631753441, 1.36122263965133, 1.33106989847101, 1.7848396827464, 2.19247065377408, 2.1506217173316, 4.91794342139369, 4.83398913690854, 7.28545175419305,5.42827409024432, 7.34375238832023, 8.91410171271897, 8.98533852868884,  9.17361943843028, 9.21421152468197, 10)), row.names = c(NA, -28L
                                                                                                                                                             ), 
class = c("data.table", "data.frame"))

Я пытался использовать шкалы пакетов, но это не работает

Хотя функция с идентификаторами имени не удается 

library(scales)
vars<-names(df[,2:4])
tst<-setDT(df)[, (vars):=lapply((vars), function(x) rescale(x,to = c(0,10)))]

Использование идентификаторов позиции устанавливает для всех значений переменных значение 5, что не то, что я ищу. 

tst<-setDT(df)[, 2:4:=lapply(2:4, function(x) rescale(x,to = c(0,10)))]
tst
#    Year r_mean_dp_C_EU_PTA r_mean_dp_C_US_PTA r_mean_dp_C_eu_esr_sum
# 1: 1985                  5                  5                      5
# 2: 1986                  5                  5                      5
# 3: 1987                  5                  5                      5
# 4: 1988                  5                  5                      5
# 5: 1989                  5                  5                      5
# 6: 1990                  5                  5                      5
# 7: 1991                  5                  5                      5
# 8: 1992                  5                  5                      5
# 9: 1993                  5                  5                      5
# 10: 1994                  5                  5                      5
# 11: 1995                  5                  5                      5
# 12: 1996                  5                  5                      5
# 13: 1997                  5                  5                      5
# 14: 1998                  5                  5                      5
# 15: 1999                  5                  5                      5
# 16: 2000                  5                  5                      5
# 17: 2001                  5                  5                      5
# 18: 2002                  5                  5                      5
# 19: 2003                  5                  5                      5
# 20: 2004                  5                  5                      5
# 21: 2005                  5                  5                      5
# 22: 2006                  5                  5                      5
# 23: 2007                  5                  5                      5
# 24: 2008                  5                  5                      5
# 25: 2009                  5                  5                      5
# 26: 2010                  5                  5                      5
# 27: 2011                  5                  5                      5
# 28: 2012                  5                  5                      5

Кто-нибудь знает, что я делаю неправильно?

Большое спасибо заранее за вашу помощь

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 30 января 2020

Мы можем использовать .SDcols.

Для применения по именам 

library(data.table)

df[, (vars):= lapply(.SD, scales::rescale, to = c(0, 10)), .SDcols = vars]

Для применения по позиции 

df[, 2:4 := lapply(.SD, scales::rescale, to = c(0, 10)), .SDcols = 2:4]
3 голосов
/ 30 января 2020

Я немного запутался, каким должен быть точный вывод, поскольку в этом примере все находится между 0 и 10.

Вы пытались использовать dplyr? 

tst <- df %>% 
  mutate_at(vars, function(x) rescale(x,to = c(0,10)) )

привело к: 

   Year r_mean_dp_C_EU_PTA r_mean_dp_C_US_PTA r_mean_dp_C_eu_esr_sum
1  1985          0.1515322         0.00000000             0.02670713
2  1986          0.0000000         0.02431317             0.00000000
3  1987          0.3094406         0.02953488             0.04810336
4  1988          0.2324215         1.24572619             0.03923136
5  1989          0.1253030         1.20624633             0.02553630
6  1990          0.1963098         1.57418568             0.02841587
7  1991          0.6326607         1.45479247             0.23471516
8  1992          1.0226223         2.38700785             0.54495423
9  1993          1.3675179         2.62865525             0.68333814
10 1994          1.7890934         2.26401362             0.82892965
11 1995          1.6747311         2.67319204             0.95065666
12 1996          2.3189222         2.64440549             1.21492081
13 1997          2.5814392         3.10459526             1.30147632
14 1998          2.7497396         3.05231530             1.36122264
15 1999          2.5111600         3.32660416             1.33106990
16 2000          4.6697497         4.14909239             1.78483968
17 2001          5.6591067         3.76404441             2.19247065
18 2002          5.4971366         3.79766644             2.15062172
19 2003          4.9908209         4.55279786             4.91794342
20 2004          5.2204104         5.57506947             4.83398914
21 2005          6.2504925         6.83412606             7.28545175
22 2006          4.8715160         8.07241989             5.42827409
23 2007          5.6529206         9.10370787             7.34375239
24 2008          6.7249125         9.51564634             8.91410171
25 2009          6.7004733         8.64357423             8.98533853
26 2010          7.6412119         9.10723202             9.17361944
27 2011          7.1662207        10.00000000             9.21421152
28 2012         10.0000000         9.06442083            10.00000000

Это то, что вы хотите?

...