查找多列的加权平均值？

Question

这是公式：

𝟎。 𝟐×𝑹+𝟎。 𝟑×𝑭+𝟎。 𝟓×𝑴

我想从3列中找到代表R ， F和M的加权平均值

我试过这个：

vvv$rfm_score=weighted.mean(x=c(vvv$rank_recency, vvv$rank_freq, vvv$rank_monetary_v)
              ,w=c(.2,.3,.5))

但它给出的列对于所有行都是相同的？

为了澄清，每列具有从1到5的数字。接着，加权平均值如公式中所示使用每次根据需要使用一列来计算。

问题肯定在于我使用weighted.mean函数的方式，但在尝试不同的方法并查找帮助页面后，我可以找到正确的方法。

Answer 1

下面是一个使用的解决方案rowwise并do从dplyr ：

library(dplyr)
library(magrittr)

set.seed(200)

# Make some data

vvv <-  matrix(sample(1:5,replace = TRUE,18),ncol = 3) %>% as.data.frame()

names(vvv) <- c("rank_recency","rank_freq","rank_monetary_v")  

head(vvv)
# rank_recency rank_freq rank_monetary_v
#            3         4               1
#            3         1               4
#            3         3               2
#            4         2               2
#            4         3               3
#            5         4               1

vvv$rfm_score <-   vvv %>% 
  rowwise() %>% # compute for each row
  do(data.frame(
            rfm_score=weighted.mean(
                          x=c(.$rank_recency,.$rank_freq,.$rank_monetary_v),
                          w=c(.2,.3,.5)
                      )
               )
     ) %>% 
  ungroup() %>% # undo row groups
  use_series("rfm_score") # extract the weighted means

head(vvv)
# rank_recency rank_freq rank_monetary_v rfm_score
#            3         4               1       2.3
#            3         1               4       2.9
#            3         3               2       2.5
#            4         2               2       2.4
#            4         3               3       3.2
#            5         4               1       2.7

使用rowwise和do ，您可以将weighted.mean值作为每行的三元素向量传递。