在 R 中按组归一化

Question

我正在尝试在 R 中按组对数据帧进行归一化。我这样做的原因是因为我想运行每个组的收入回归方程并希望获得斜率。因为数据不是正态分布的，所以我想按组对数据集进行归一化，以便更好地了解趋势。

我用来规范化数据集的函数如下：

 normalize <- function(x){
   return((x-min(x)) / max(x)-min(x))
 }

我知道 R 中还有另一个已经内置的函数，叫做 scale。

我的数据名是这样的：

df 
         Date    Partner    Revenue 
1  2017-03-01          A      33121
2  2017-03-02          A      32758
3  2017-03-03          A      34675
4  2017-03-04          A      32407
5  2017-03-05          A      30851
6  2017-03-06          A      33248
7  2017-03-07          A      34288
8  2017-03-08          A      33820
9  2017-03-09          A      36021
10 2017-03-10          A      38757
11 2017-03-11          A      41149
12 2017-03-12          A      36203
13 2017-03-13          A      41167
14 2017-03-14          A      50237
15 2017-03-15          A      48463
16 2017-03-01          B       2123
17 2017-03-02          B       1684
18 2017-03-03          B       1246
19 2017-03-04          B       1099
20 2017-03-05          B       2314
21 2017-03-06          B       1565
22 2017-03-07          B       1610
23 2017-03-08          B       1749
24 2017-03-09          B       1917
25 2017-03-10          B       1784
26 2017-03-11          B       1662
27 2017-03-12          B       1748
28 2017-03-13          B       1452
29 2017-03-14          B        880
30 2017-03-15          B        591

使用归一化函数我尝试了这条路线，但 NEWREV 数字不在 0 和 1 之间。它们的范围是 -30,000 到 -590。

scaled_data <- 
  df %>%
  group_by(`Partner`) %>%
  mutate(NEWREV = normalize(Revenue))

我如何按组调整收入，使数字介于 0 和 1 之间？

Answer 1

您的函数定义中似乎缺少一些括号 normalize:

normalize <- function(x){
  return((x-min(x)) / (max(x)-min(x)))
}

在 R 中按组归一化

Normalizing by Group In R

r

dplyr

scale

normalize