标准化 R

问题描述

如何对每行的数据进行缩放/标准化（观察）？像 [-1:1] 之类的东西，比如 z 分数？

我看过以前的帖子，其中涉及整个数据集的标准化https://stats.stackexchange.com/questions/178626/how-to-normalize-data-between-1-and-1 ，但 id 喜欢对每一行进行归一化，以便它们可以绘制在同一个箱线图中，因为它们在 x 轴上都显示相同的模式。

Obs <- c("A","B","C")
count1 <- c(100,15,3)
count2 <- c(250,30,5)
count3 <- c(290,20,8)
count4<- c(80,12,2 )
df <- data.frame(Obs,count1,count2,count3,count4)
dff<- df %>% pivot_longer(cols = !Obs,names_to = 'count',values_to = 'Value') 
ggplot(dff,aes(x = count,y = Value)) +
    geom_jitter(alpha = 0.1,color = "tomato") + 
    geom_Boxplot()

解决方法

根据您分享的链接，您可以使用 apply 使用相应的函数在 [-1,1] 上重新缩放数据框。

library(scales)
library(ggplot2)
library(tidyr)

Obs <- c("A","B","C")
count1 <- c(100,15,3)
count2 <- c(250,30,5)
count3 <- c(290,20,8)
count4<- c(80,12,2 )

df <- data.frame(count1,count2,count3,count4)

df <- as.data.frame(t(apply(df,1,function(x)(2*(x-min(x))/(max(x)-min(x)))- 1)))

df <- cbind(Obs,df)

dff<- df %>% 
       tidyr::pivot_longer(cols = !Obs,names_to = 'count',values_to = 'Value') 


ggplot(dff,aes(x = count,y = Value)) +
     geom_jitter(alpha = 0.1,color = "tomato") + 
     geom_boxplot()

控制台输出：

,

如果将其旋转更长的时间，您可以根据您的观察和比例进行分组：

df %>% 
pivot_longer(cols = !Obs,values_to = 'Value') %>% group_by(Obs) %>% 
mutate(z=as.numeric(scale(Value))) %>% 
ggplot(aes(x=count,y=z))+geom_boxplot()

或者在基础 R 中，只需执行以下操作：

boxplot(t(scale(t(df[,-1]))))