r0到r5中的归一化
我有一个数据框，如下所示：r0到r5中的归一化,r,dplyr,normalization,normalize,R,Dplyr,Normalization,Normalize,我有一个数据框，如下所示： A B C ab gb 0.03 fn mn 0.12 po er 0.43 oo et 0.22 iu ew 0.77 ii mn 0.14 dd wr 0.99 qw ty 0.45 如何将列C规格化为0-5的范围。我知道你可以用dplyr这样做，但它不能将
A B C
ab gb 0.03
fn mn 0.12
po er 0.43
oo et 0.22
iu ew 0.77
ii mn 0.14
dd wr 0.99
qw ty 0.45
normalize <- function(x){
return((x-min(x)) / (max(x)-min(x)))
}
scaled_data <-
df %>%
group_by(A, B) %>%
mutate(NORMALIZED = normalize(C))
标准化%
变异（标准化=标准化（C））
dplyrscales:：rescale组的任务留给您df <-read.table(text=" A B C
ab gb 0.03
fn mn 0.12
po er 0.43
oo et 0.22
iu ew 0.77
ii mn 0.14
dd wr 0.99
qw ty 0.45",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)
df%>%
mutate(C=scales::rescale(C,to=c(0, 5)))
A B C
1 ab gb 0.000000
2 fn mn 0.468750
3 po er 2.083333
4 oo et 0.989583
5 iu ew 3.854167
6 ii mn 0.572917
7 dd wr 5.000000
8 qw ty 2.187500
df%
变异（C=scales:：重新缩放（C，to=C（0,5）））
A、B、C
1 ab gb 0.000000
2 fn锰0.468750
3邮政编码2.083333
4 oo et 0.989583
5 iu ew 3.854167
6 ii锰0.572917
7 dd wr 5.000000
8 qw ty 2.187500
df1%>%mutate（C=5*C/max（C））scales:：rescale（）