<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para dimensionar os valores de uma vari\u00e1vel entre 0 e 1 em R:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: use a base R<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: Use o pacote de escalas<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte quadro de dados em R:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como definir uma fun\u00e7\u00e3o personalizada na base R e, em seguida, usar a fun\u00e7\u00e3o para dimensionar os valores na coluna de vendas<\/strong> do quadro de dados entre 0 e 1:<\/span><\/p>\n Cada um dos valores da coluna Vendas<\/strong> agora est\u00e1 dimensionado entre 0 e 1.<\/span><\/span><\/p>\n Esta fun\u00e7\u00e3o usou a seguinte f\u00f3rmula para dimensionar cada um dos valores:<\/span><\/p>\n Por exemplo, o valor escalonado para as vendas da loja A foi calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Da mesma forma, o valor presente das vendas da loja B foi calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o rescale()<\/strong> do pacote de escalas<\/strong> em R para dimensionar os valores na coluna de vendas<\/strong> do quadro de dados para ficarem entre 0 e 1:<\/span><\/p>\n Cada um dos valores da coluna Vendas<\/strong> agora est\u00e1 dimensionado entre 0 e 1.<\/span><\/p>\n Observe que esses valores em escala correspondem \u00e0queles calculados usando o m\u00e9todo R base.<\/span><\/p>\n Observe tamb\u00e9m que a fun\u00e7\u00e3o rescale()<\/strong> aceita um argumento to que<\/strong> especifica o intervalo de valores escalonados.<\/span><\/p>\n Por exemplo, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para dimensionar os valores na coluna de vendas<\/strong> entre 0 e 100:<\/span><\/p>\n Cada um dos valores da coluna Vendas<\/strong> agora est\u00e1 dimensionado entre 0 e 100.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como calcular uma m\u00e9dia aparada em R<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para dimensionar os valores de uma vari\u00e1vel entre 0 e 1 em R: M\u00e9todo 1: use a base R #define function to scale values between 0 and 1 scale_values <- function (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))} x_scaled <- rescale(x) M\u00e9todo 2: Use o pacote de escalas library (scales) x_scaled <- rescale(x) Os exemplos […]<\/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":[],"class_list":["post-4294","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo 1: Escalar valores entre 0 e 1 usando base 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
Exemplo 2: Escalar valores entre 0 e 1 usando o pacote Scales<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como calcular uma m\u00e9dia ponderada em R<\/a>
Como calcular o valor m\u00e1ximo em cada linha em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"