根据 R 中的一个因子对数值变量进行归一化
Normalizing numeric variable according to a factor in R
我正在尝试根据第二个变量（一个因子）规范化一个变量（使用最小值和最大值）。
以diamonds数据帧为例会更清楚。
这会将 carat 变量标准化为 0-1 区间：
di <- diamonds
di$caratn <- (di$carat-min(di$carat))/(max(di$carat)-min(di$carat))
但我想根据 clarity 变量（这是一个因素）进行归一化。也就是说，取给定 clarity 的所有 carat 值并归一化 0-1。
结果是 clarity SI2 中最高的 carat 值为 1，其他净度也是如此。
这是一个使用 ave() 的解决方案：
di <- within(di,caratn <- ave(carat,clarity,FUN=function(x) (x-min(x))/diff(range(x))))
我正在尝试根据第二个变量（一个因子）规范化一个变量（使用最小值和最大值）。
以diamonds数据帧为例会更清楚。
这会将 carat 变量标准化为 0-1 区间：
di <- diamonds
di$caratn <- (di$carat-min(di$carat))/(max(di$carat)-min(di$carat))
但我想根据 clarity 变量（这是一个因素）进行归一化。也就是说，取给定 clarity 的所有 carat 值并归一化 0-1。
结果是 clarity SI2 中最高的 carat 值为 1，其他净度也是如此。
这是一个使用 ave() 的解决方案：
di <- within(di,caratn <- ave(carat,clarity,FUN=function(x) (x-min(x))/diff(range(x))))