多个变量的自定义函数

问题描述：

我正在计算居中变量后的平均值。通过居中它意味着从其原始变量中减去该变量的平均值。我正在使用dplyr包。我可以通过mutate（）函数为一个变量做到这一点。我怎样才能使用mutate为多个变量做同样的事情？多个变量的自定义函数

set.seed(1)  # for reproducible example 
train <- data.frame(X1=sample(1:100,100), 
       X2=1e6*sample(1:100,100), 
       X3=1e-6*sample(1:100,100)) 

library(dplyr) 
train %>% mutate(center = X1-mean(X1)) %>% 
    summarise(round(mean(center),4))

你可以用'mutate_all' –

我无法在功能摆脱X1的。提前致谢！ –

不知道你是否给出了一个假的例子，但是mean（x-mean（x））'显然是0（不管'x'），并且只能为浮点精度给出一个不同的值。 – nicola

答

希望这是你在找什么：（添加na.rm = TRUE需要内部mean()

library(dplyr) 
train %>% summarise_all(function(x) mean(x - mean(x))) 
# X1 X2   X3 
# 0 0 -3.251647e-21

答

train %>% mutate_each(funs(((function(x){x-mean(x)})(.)))) %>% 
summarise_each(funs(mean(.), na.rm = TRUE)))

多个变量的自定义函数

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