规范化应用于数据帧的数据的功能错误

Question

我已经从UCI机器学习存储库下载了bike-sharing-dataset，并试图在R中实现多元线性回归。这是数据的格式：

> head(data1)
  season mnth hr holiday weekday workingday weathersit temp  atemp  hum windspeed cnt
1      1    1  0       0       6          0          1 0.24 0.2879 0.81    0.0000  16
2      1    1  1       0       6          0          1 0.22 0.2727 0.80    0.0000  40
3      1    1  2       0       6          0          1 0.22 0.2727 0.80    0.0000  32
4      1    1  3       0       6          0          1 0.24 0.2879 0.75    0.0000  13
5      1    1  4       0       6          0          1 0.24 0.2879 0.75    0.0000   1
6      1    1  5       0       6          0          2 0.24 0.2576 0.75    0.0896   1

我正在尝试使用以下功能对特定列（尚未进行标准化）进行标准化：

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

问题是当我运行时：

 dfNorm <- as.data.frame(lapply(data1["season", "mnth", "hr", "weekday", "weathersit"], normalize)) 

我收到以下错误：

[.data.frame （数据1，“季节”，“月份”，“小时”，“工作日”，“天气”）中的错误：未使用的参数（“工作日”，“天气”）

为什么会出现此错误，我该如何解决？

Answer 1

要就地修改，我将使用dplyr::mutate 。 这样的事情应该起作用：

library(dplyr)
dfNorm <- data1 %>% 
  mutate_at(.vars = vars(season, mnth, hr, weekday, weathersit),
            .funs = funs(normalize))

Answer 2

只需将lapply分配给新列：

df[c("season_norm", "mnth_norm", "hr_norm", "weekday_norm", "weathersit_norm")] <-
   lapply(df[c("season", "mnth", "hr", "weekday", "weathersit")], normalize)