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[英]How do I Identify by row id the values in a data frame column not in another data frame column?
[英]How can I normalize column values in a data frame for all rows that share the same ID given in another column?
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
并且我想为具有相同ID的值添加一个标准化的列,如下所示:norm = value / max(具有相同ID的值)
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
是否有一种简单的方法可以在R中执行此操作而无需先排序然后循环? 干杯
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
。
# 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))
我们可以使用data.table
library(data.table)
setDT(dt)[, norm := value/max(value), ID]
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