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法学如何在R中按组标准化data.table对象的列？
要按组标准化data.table对象的列，我们可以使用scale函数并使用by函数提供分组列。
例如，如果我们有一个名为DT的data.table对象，其中包含两列G和Num，其中G是分组列，Num是数值列，那么我们可以使用下面给出的命令按G列标准化Num：
DT[,"Num":=as.vector(scale(Num)),by=G]
示例1
考虑下面的data.table对象：
library(data.table)
Grp<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Response<-round(rnorm(20,5,1.25),2)
DT1<-data.table(Grp,Response)
DT1创建了以下数据框
Grp Response 1: Female 5.31 2: Male 5.20 3: Female 6.38 4: Male 4.53 5: Female 4.90 6: Female 4.78 7: Male 3.73 8: Female 6.19 9: Male 4.33 10: Male 7.84 11: Male 6.70 12: Female 5.11 13: Male 6.80 14: Male 3.76 15: Male 3.56 16: Male 5.51 17: Female 6.58 18: Female 7.59 19: Male 4.62 20: Female 6.75
要在上面创建的数据框中按DT1中的Grp列标准化Response列，请将以下代码添加到上面的代码段：
library(data.table)
Grp<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Response<-round(rnorm(20,5,1.25),2)
DT1<-data.table(Grp,Response)
DT1[,"Response":=as.vector(scale(Response)),by=Grp]
DT1输出
如果您将上面给出的所有代码段作为一个程序执行，它将生成以下输出：
Grp Response 1: Female -0.66313371 2: Male 0.03955265 3: Female 0.43789692 4: Male -0.43061348 5: Female -1.08502396 6: Female -1.20850403 7: Male -0.99200587 8: Female 0.24238681 9: Male -0.57096158 10: Male 1.89214752 11: Male 1.09216337 12: Female -0.86893383 13: Male 1.16233742 14: Male -0.97095365 15: Male -1.11130175 16: Male 0.25709220 17: Female 0.64369704 18: Female 1.68298763 19: Male -0.36745684 20: Female 0.81862714
示例2
以下代码段创建一个示例数据框：
Class<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
Rate<-round(rnorm(20,10,1.02),0)
DT2<-data.table(Class,Rate)
DT2
创建了以下数据框
Class Rate 1: II 10 2: III 9 3: II 10 4: II 10 5: III 10 6: III 9 7: III 8 8: II 10 9: II 11 10: III 9 11: I 9 12: II 11 13: III 13 14: II 10 15: III 12 16: I 8 17: II 9 18: I 10 19: III 9 20: II 10
要在上面创建的数据框中按DT2中的Class列标准化Rate列，请将以下代码添加到上面的代码段：
Class<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
Rate<-round(rnorm(20,10,1.02),0)
DT2<-data.table(Class,Rate)
DT2[,"Rate":=as.vector(scale(Rate)),by=Class]
DT2输出
如果您将上面给出的所有代码段作为一个程序执行，它将生成以下输出：
Class Rate 1: II -0.18490007 2: III -0.50669175 3: II -0.18490007 4: II -0.18490007 5: III 0.07238454 6: III -0.50669175 7: III -1.08576803 8: II -0.18490007 9: II 1.47920052 10: III -0.50669175 11: I 0.00000000 12: II 1.47920052 13: III 1.80961338 14: II -0.18490007 15: III 1.23053710 16: I -1.00000000 17: II -1.84900065 18: I 1.00000000 19: III -0.50669175 20: II -0.18490007
更新于：2021年11月10日
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