数据结构
网络
RDBMS
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化学
生物
数学
英语
经济学
心理学
社会科学
时尚研究
法律研究如何在 R 中按行方差对数据框行值进行划分？
要按行方差 R 划分数据框行值，我们可以按照以下步骤进行 −
- 首先，创建一个数据框。
- 然后，使用 apply 函数按行方差划分数据框行值。
创建数据框
让我们创建一个如下所示的数据框 −
x<-rpois(25,1) y<-rpois(25,1) z<-rpois(25,1) df<-data.frame(x,y,z) df
在执行后，上面的脚本当生成如下输出(此输出将在您的系统上改变，因为存在随机性) −
x y z 1 1 1 1 2 4 0 0 3 0 3 0 4 2 1 0 5 1 0 0 6 1 1 1 7 1 3 2 8 1 1 2 9 0 1 1 10 1 1 1 11 3 0 3 12 3 0 1 13 4 2 0 14 1 0 0 15 2 1 1 16 2 0 0 17 3 2 1 18 0 0 0 19 1 0 2 20 0 1 2 21 1 0 1 22 0 1 2 23 1 0 0 24 0 2 2 25 2 1 1
按行方差划分数据框行值
使用 apply 函数按行方差划分 df 的行值 −
x<-rpois(25,1) y<-rpois(25,1) z<-rpois(25,1) df<-data.frame(x,y,z) df_new<-t(apply(df,1, function(x) x/var(x))) df_new
输出
x y z [1,] Inf Inf Inf [2,] 0.750000 0.0 0.0000000 [3,] 0.000000 1.0 0.0000000 [4,] 2.000000 1.0 0.0000000 [5,] 3.000000 0.0 0.0000000 [6,] Inf Inf Inf [7,] 1.000000 3.0 2.0000000 [8,] 3.000000 3.0 6.0000000 [9,] 0.000000 3.0 3.0000000 [10,] Inf Inf Inf [11,] 1.000000 0.0 1.0000000 [12,] 1.285714 0.0 0.4285714 [13,] 1.000000 0.5 0.0000000 [14,] 3.000000 0.0 0.0000000 [15,] 6.000000 3.0 3.0000000 [16,] 1.500000 0.0 0.0000000 [17,] 3.000000 2.0 1.0000000 [18,] NaN NaN NaN [19,] 1.000000 0.0 2.0000000 [20,] 0.000000 1.0 2.0000000 [21,] 3.000000 0.0 3.0000000 [22,] 0.000000 1.0 2.0000000 [23,] 3.000000 0.0 0.0000000 [24,] 0.000000 1.5 1.5000000 [25,] 6.000000 3.0 3.0000000
更新时间: 14-8 月-2021
172 次浏览
广告