<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um die Werte einer Variablen zwischen 0 und 1 in R zu skalieren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Verwenden Sie die R-Basis<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Verwenden Sie das Scales-Paket<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen in R verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man eine benutzerdefinierte Funktion in Basis-R definiert und dann die Funktion verwendet, um die Werte in der Verkaufsspalte<\/strong> des Datenrahmens zwischen 0 und 1 zu skalieren:<\/span><\/p>\n Jeder der Werte in der Spalte \u201eUms\u00e4tze\u201c<\/strong> ist jetzt zwischen 0 und 1 skaliert.<\/span><\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendete die folgende Formel, um jeden der Werte zu skalieren:<\/span><\/p>\n Der skalierte Wert f\u00fcr die Ums\u00e4tze von Gesch\u00e4ft A wurde beispielsweise wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n Ebenso wurde der Barwert der Verk\u00e4ufe von Gesch\u00e4ft B wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Funktion rescale()<\/strong> des Scales-<\/strong> Pakets in R verwendet wird, um die Werte in der Verkaufsspalte<\/strong> des Datenrahmens so zu skalieren, dass sie zwischen 0 und 1 liegen:<\/span><\/p>\n Jeder der Werte in der Spalte \u201eUms\u00e4tze\u201c<\/strong> ist jetzt zwischen 0 und 1 skaliert.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass diese skalierten Werte denen entsprechen, die mit der R-Basis-Methode berechnet wurden.<\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass die Funktion rescale()<\/strong> ein to-Argument akzeptiert , das<\/strong> den Bereich der skalierten Werte angibt.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen beispielsweise die folgende Syntax verwenden, um die Werte in der Umsatzspalte<\/strong> zwischen 0 und 100 zu skalieren:<\/span><\/p>\n Jeder der Werte in der Spalte \u201eUms\u00e4tze\u201c<\/strong> ist jetzt zwischen 0 und 100 skaliert.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie einen getrimmten Mittelwert in R<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um die Werte einer Variablen zwischen 0 und 1 in R zu skalieren: Methode 1: Verwenden Sie die R-Basis #define function to scale values between 0 and 1 scale_values <- function (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))} x_scaled <- rescale(x) Methode 2: Verwenden Sie das Scales-Paket library (scales) x_scaled <- rescale(x) Die folgenden Beispiele […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #define function to scale values between 0 and 1<\/span>\nscale_values <- function<\/span> (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))}\n\nx_scaled <- rescale(x)\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (scales)\n\nx_scaled <- rescale(x)\n<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (store=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'),\n sales=c(12, 24, 23, 59, 45, 34, 50, 77))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 to 12\n2 B 24\n3 C 23\n4 D 59\n5 E 45\n6 F 34\n7 G 50\n8:77 a.m.\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Skalieren Sie Werte zwischen 0 und 1 mit der Basis R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define function to scale values between 0 and 1<\/span>\nscale_values <- function<\/span> (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))}\n\n#scale values in 'sales' column to be between 0 and 1\n<\/span>df$sales <- scale_values(df$sales)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 A 0.0000000\n2 B 0.1846154\n3 C 0.1692308\n4 D 0.7230769\n5 E 0.5076923\n6 F 0.3384615\n7G 0.5846154\n8 H 1.0000000\n<\/strong><\/pre>\n\n
\n
\n
Beispiel 2: Skalieren Sie Werte zwischen 0 und 1 mit dem Scales-Paket<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (scales)<\/span><\/span>\n\n#scale values in 'sales' column to be between 0 and 1\n<\/span>df$sales <- rescale(df$sales)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 A 0.0000000\n2 B 0.1846154\n3 C 0.1692308\n4 D 0.7230769\n5 E 0.5076923\n6 F 0.3384615\n7G 0.5846154\n8 H 1.0000000\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (scales)<\/span><\/span>\n\n#scale values in 'sales' column to be between 0 and 100\n<\/span>df$sales <- rescale(df$sales, to=c(0,100))\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 A 0.00000\n2 B 18.46154\n3 C 16.92308\n4 D 72.30769\n5 E 50.76923\n6 F 33.84615\n7G 58.46154\n8 A.M. 100.00000\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So berechnen Sie einen gewichteten Durchschnitt in R<\/a>
So berechnen Sie den Maximalwert in jeder Zeile in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"