如何在 r 中标准化数据：示例

标准化数据集意味着对数据集中的所有值进行缩放，使得平均值为0，标准差为1。

最常见的方法是使用 z 分数标准化，它使用以下公式缩放值：

( _xi – x ) / s

金子：

• x _i ：数据集的^{第 i 个}值
• x ：样本平均值
• s ：样本的标准差

以下示例演示如何将scale()函数与R中的dplyr包结合使用，以使用z分数标准化来缩放数据框中的一个或多个变量。

标准化单个变量

以下代码显示了如何使用三个变量缩放数据框中的单个变量：

 library (dplyr)

#make this example reproducible 
set.seed(1)

#create original data frame
df <- data.frame(var1= runif(10, 0, 50), 
                 var2= runif(10, 2, 23),
                 var3= runif(10, 5, 38))

#view original data frame
df

        var1 var2 var3
1 13.275433 6.325466 35.845273
2 18.606195 5.707692 12.000703
3 28.642668 16.427480 26.505234
4 45.410389 10.066178 9.143318
5 10.084097 18.166670 13.818282
6 44.919484 12.451684 17.741765
7 47.233763 17.069989 5.441881
8 33.039890 22.830028 17.618803
9 31.455702 9.980739 33.699798
10 3.089314 18.326350 16.231517

#scale var1 to have mean = 0 and standard deviation = 1
df2 <- df %>% mutate_at (c(' var1 '), ~( scale (.) %>% as.vector ))
df2

          var1 var2 var3
1 -0.90606801 6.325466 35.845273
2 -0.56830963 5.707692 12.000703
3 0.06760377 16.427480 26.505234
4 1.13001072 10.066178 9.143318
5 -1.10827188 18.166670 13.818282
6 1.09890684 12.451684 17.741765
7 1.24554014 17.069989 5.441881
8 0.34621281 22.830028 17.618803
9 0.24583830 9.980739 33.699798
10 -1.55146305 18.326350 16.231517

请注意，只有第一个变量进行了缩放，而其他两个变量保持不变。我们可以快速确认新的缩放变量的平均值为 0，标准差为 1：

 #calculate mean of scaled variable
mean(df2$var1)

[1] -4.18502e-18 #basically zero

#calculate standard deviation of scaled variable 
sd(df2$var1)

[1] 1

标准化多个变量

以下代码显示了如何同时缩放数据框中的多个变量：

 library (dplyr)

#make this example reproducible 
set.seed(1)

#create original data frame
df <- data.frame(var1= runif(10, 0, 50), 
                 var2= runif(10, 2, 23),
                 var3= runif(10, 5, 38))

#scale var1 and var2 to have mean = 0 and standard deviation = 1
df3 <- df %>% mutate_at (c(' var1 ', ' var2 '), ~( scale (.) %>% as.vector ))
df3

          var1 var2 var3
1 -0.90606801 -1.3045574 35.845273
2 -0.56830963 -1.4133223 12.000703
3 0.06760377 0.4739961 26.505234
4 1.13001072 -0.6459703 9.143318
5 -1.10827188 0.7801967 13.818282
6 1.09890684 -0.2259798 17.741765
7 1.24554014 0.5871157 5.441881
8 0.34621281 1.6012242 17.618803
9 0.24583830 -0.6610127 33.699798
10 -1.55146305 0.8083098 16.231517

标准化所有变量

以下代码展示了如何使用mutate_all函数缩放数据框中的所有变量：

 library (dplyr)

#make this example reproducible 
set.seed(1)

#create original data frame
df <- data.frame(var1= runif(10, 0, 50), 
                 var2= runif(10, 2, 23),
                 var3= runif(10, 5, 38))

#scale all variables to have mean = 0 and standard deviation = 1
df4 <- df %>% mutate_all (~( scale (.) %>% as.vector ))
df4

          var1 var2 var3
1 -0.90606801 -1.3045574 1.6819976
2 -0.56830963 -1.4133223 -0.6715858
3 0.06760377 0.4739961 0.7600871
4 1.13001072 -0.6459703 -0.9536246
5 -1.10827188 0.7801967 -0.4921813
6 1.09890684 -0.2259798 -0.1049130
7 1.24554014 0.5871157 -1.3189757
8 0.34621281 1.6012242 -0.1170501
9 0.24583830 -0.6610127 1.4702281
10 -1.55146305 0.8083098 -0.2539824

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中执行其他常见任务：

如何在 R 中标准化数据
如何计算 R 中的标准差
如何在R中全部估算缺失值
如何在 R 中转换数据（对数、平方根、立方根）