R 找到多列的加权平均数？

这是公式：

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以下是使用

dplyr

中的

rowwise

和

do

的解决方案：

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

库（dplyr）
图书馆（magrittr）
种子集（200）
#制作一些数据
vvv%as.data.frame（）
名称（vvv）%#为每行计算
do（data.frame）(
rfm_得分=加权平均值(
x=c（.$rank\u recenty、.$rank\u freq、.$rank\u monetary\u v），
w=c（.2、.3、.5）
)
)
) %>% 
解组（）%>%#撤消行组
使用_系列（“rfm_分数”）#提取加权平均值
头部（vvv）
#排名最近排名频率排名货币和rfm评分
#            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

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使用

rowwise

和

do

，可以将

加权平均值作为每行的三元素向量传递
 权重参数是
w
，而不是
y
。可能
适用（vvv，1，weighted.mean，w=c（0.2,0.3,0.5））
@ekstroem；假设没有missing@ekstroem可能矩阵版本是正确的，但是您能让
apply
版本在示例上工作吗，因为它返回：
'x'和'w'必须具有相同的长度
那么
apply（vvv[c（“rank\u-recenty”，“rank\u-freq”，“rank\u-monetary\u-v”）]，1，加权平均值，w=c（0.2,0.3,0.5））
？