使用plyr或矩阵代数从列中减去分组平均值

我试图编写一些可并行化的代码（exploting

plyr

和

doMC

）来计算并从数据帧的列中减去分组平均值。我很难使

plyr

语法正确

以下是带有working for循环的脚本：

data = data.frame(x = rnorm(100),y = rnorm(100),ID = round(runif(100)*10))
data = data[with(data,order(ID)),]
dm = matrix(rep(NA,nrow(data)*(ncol(data)-1)),nrow(data),(ncol(data)-1))

for (i in 1:(ncol(data)-1)){
    m = summaryBy(data[,i]~ID,data=data,fun=mean)
    d = data.frame(data[,i],ID=data$ID)
    a = merge(d,m,by="ID")
    dm[,i] = a[,2]-a[,3]
    }

但我尝试使用ddply按数据的列名将其打断，它会给我一条错误消息。这是我的非工作代码：

dmf = function(i){
    m = summaryBy(data[,i]~ID,data=data,fun=mean)
    d = data.frame(data[,i],ID=data$ID)
    a = merge(d,m,by="ID")
    dm = a[,2]-a[,3]
    as.data.frame(dm)
    }

dm = ddply(.data=data,.fun = dmf,.variables = colnames(data))

>Error in .subset(x, j) : invalid subscript type 'list'

有人能解决这个问题吗

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或者，如果这在矩阵中是可行的，我会非常感谢比我更具矩阵直觉的人提供这种解决方案。

为了充分利用

plyr

，我会将

colwise

和基函数

scale

结合起来。此外，如果需要，让

ddply

在最高级别处理并行化：

dm <- ddply(data, "ID", colwise(scale, center = TRUE, scale = FALSE),
            .parallel = TRUE)

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dm为了充分利用
plyr
，我将组合
colwise
和基本函数
scale
。此外，如果需要，让
ddply
在最高级别处理并行化：

dm <- ddply(data, "ID", colwise(scale, center = TRUE, scale = FALSE),
            .parallel = TRUE)

dm