在 R + 中缩放和居中多个列，为新列添加新名称

Question

我有一个包含几列各种类（字符、因子和数字）的大型数据框。 可以使用以下代码复制数据帧的子集：

df <- structure(
  list(
                  id = c("1", "2", "3", "4", "5"), 
                  gender = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L), levels = c("Female", "Male"), class = "factor"), 
                  age = c(78, 64, 79, 98, 82),
                  score1 = c(-0.019375, -0.025835, -0.029842, -0.029842, -0.027398),
                  score2 = c(0.0004892, -0.001254932, -0.00135780, -0.00312374, -0.00685426), 
                  score3 = c(-0.05938750, -0.1237563, -0.08442363, -0.09326243, -0.091492836)),
  row.names = c(NA, -5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我想使用scale函数（base）标准化 score1、score2 和 score3，将它们添加到具有新名称的数据框中（在 score 前面添加 az）并将原始分数保留在数据框中。

到目前为止，我已经使用下面的代码创建了标准化分数，但我想使用函数或循环来使代码更高效，因为我的数据框还有几个要标准化的分数。

df$zscore1 <- scale(df$score1, center = TRUE, scale = TRUE)
df$zscore2 <- scale(df$score2, center = TRUE, scale = TRUE)
df$zscore3 <- scale(df$score3, center = TRUE, scale = TRUE)

任何建议如何解决这个问题？

编辑：

Sotos 的解决方案非常适合我提供的示例。 但是，分数列的名称不像提供的示例中那样有条理。 我为此道歉。 它们更像这样：

df <- structure(
  list(
                  id = c("1", "2", "3", "4", "5"), 
                  gender = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L), levels = c("Female", "Male"), class = "factor"), 
                  age = c(78, 64, 79, 98, 82),
                  AD = c(-0.019375, -0.025835, -0.029842, -0.029842, -0.027398),
                  PD1 = c(0.0004892, -0.001254932, -0.00135780, -0.00312374, -0.00685426), 
                  DEM = c(-0.05938750, -0.1237563, -0.08442363, -0.09326243, -0.091492836)),
  row.names = c(NA, -5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我寻求的输出如下：

df$zAD_2 <- scale(df$AD, center = TRUE, scale = TRUE)
df$zPD1_2 <- scale(df$PD1, center = TRUE, scale = TRUE)
df$zDEM_2 <- scale(df$DEM, center = TRUE, scale = TRUE)

Answer 1

你可以试试，

i1 <- -seq(3)
df[paste0('z', names(df)[i1], '_2')] <- scale(df[i1], center = TRUE, scale = TRUE)

df
# A tibble: 5 x 9
  id    gender   age      AD       PD1     DEM  zAD_2  zPD1_2   zDEM_2
  <chr> <fct>  <dbl>   <dbl>     <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>
1 1     Female    78 -0.0194  0.000489 -0.0594  1.64   1.04   1.35  
2 2     Male      64 -0.0258 -0.00125  -0.124   0.145  0.418 -1.45  
3 3     Female    79 -0.0298 -0.00136  -0.0844 -0.785  0.381  0.262 
4 4     Male      98 -0.0298 -0.00312  -0.0933 -0.785 -0.252 -0.122 
5 5     Female    82 -0.0274 -0.00685  -0.0915 -0.218 -1.59  -0.0447