对于共享另一列中给出的相同 ID 的所有行，如何规范化数据框中的列值？

Question

我有一个看起来像这样的数据框

ID  value
1   0.5
1   0.6
1   0.7
2   0.5
2   0.5
2   0.5

我想为具有相同 ID 的值添加一个标准化列，如下所示：norm = value/max(values with same ID)

ID  value norm
1   0.5   0.5/0.7
1   0.6   0.6/0.7
1   0.7    1
2   0.5    1
2   0.3   0.3/0.5
2   0.5    1

有没有在 R 中不用先排序再循环的简单方法？干杯

Answer 1

# Create an example data frame
dt <- read.csv(text = "ID, value
1, 0.5
1, 0.6
1, 0.7
2, 0.5
2, 0.5
               2, 0.5")

# Load package
library(tidyverse)

# Create a new data frame with a column showing normalization
dt2 <- dt %>%
  # Group the ID, make sure the following command works only in each group
  group_by(ID) %>%
  # Create the new column norm 
  # norm equals each value divided by the maximum value of each ID group
  mutate(norm = value/max(value))

Answer 2

使用基本 R 工具的解决方案：

data$norm <- with(data, value / ave(value, ID, FUN = max))

函数 ave 非常有用，您可能需要阅读 ?ave。

Answer 3

我们可以使用data.table

library(data.table)
setDT(dt)[, norm := value/max(value), ID]

对于共享另一列中给出的相同 ID 的所有行，如何规范化数据框中的列值？

How can I normalize column values in a data frame for all rows that share the same ID given in another column?

normalizing

r

dataframe