我假设你想要的是均值为0，标准差为1。如果你的数据在一个数据框架中，所有的列都是数值的，你可以简单地调用数据上的缩放函数来做你想做的事情。

dat <- data.frame(x = rnorm(10, 30, .2), y = runif(10, 3, 5))
scaled.dat <- scale(dat)

# check that we get mean of 0 and sd of 1
colMeans(scaled.dat)  # faster version of apply(scaled.dat, 2, mean)
apply(scaled.dat, 2, sd)

使用内置函数是有品位的。比如这只猫:

我假设你想要的是均值为0，标准差为1。如果你的数据在一个数据框架中，所有的列都是数值的，你可以简单地调用数据上的缩放函数来做你想做的事情。

dat <- data.frame(x = rnorm(10, 30, .2), y = runif(10, 3, 5))
scaled.dat <- scale(dat)

# check that we get mean of 0 and sd of 1
colMeans(scaled.dat)  # faster version of apply(scaled.dat, 2, mean)
apply(scaled.dat, 2, sd)

使用内置函数是有品位的。比如这只猫:

下面的代码可能是实现这一目标的最短方法。

dataframe <- apply(dataframe, 2, scale)

当我使用Dason提出的解决方案时，而不是得到一个数据帧作为结果，我得到了一个数字向量(我的df的缩放值)。

为了防止有人遇到同样的问题，你必须在代码中添加as.data.frame()，就像这样:

df.scaled <- as.data.frame(scale(df))

我希望这对有同样问题的人有用!

在我碰巧发现这条线索之前，我也有同样的问题。我有用户依赖的列类型，所以我写了一个for循环遍历它们并获得所需的列。也许有更好的方法，但这个方法很好地解决了问题:

 for(i in 1:length(colnames(df))) {
        if(class(df[,i]) == "numeric" || class(df[,i]) == "integer") {
            df[,i] <- as.vector(scale(df[,i])) }
        }

作为。向量是一个必要的部分，因为scale做rownames x 1矩阵这通常不是你想要的在data。frame中。

您还可以使用数据轻松地将数据规范化。clusterSim包中的归一化函数。它提供了不同的数据规范化方法。

    data.Normalization (x,type="n0",normalization="column")

参数

x 向量，矩阵或数据集 类型 归一化类型: N0 -没有归一化

N1 -标准化((x-mean)/sd)

N2 -位置标准化((x-median)/mad)

N3 -单元化((x-mean)/range)

N3a -位置单元化(x-median /range)

N4 -最小值为零的单元化((x-min)/范围)

N5 -归一化范围<-1,1> ((x-mean)/max(abs(x-mean)))

N5a -位置归一化范围<-1,1> ((x-median)/max(abs(x-median)))

N6 -商变换(x/sd)

N6a -位置商变换(x/mad)

N7 -商变换(x/range)

N8 -商变换(x/max)

N9 -商数变换(x/mean)

N9a -位置商变换(x/median)

N10 -商变换(x/sum)

n11 -商变换(x/√(SSQ))

N12 -归一化((x-mean)/根号(sum((x-mean)^2))

N12a -位置归一化((x-median)/平方根(sum(x-median)^2))

N13 -归一化，中心点为0 ((x-midrange)/(range/2))

归一化 "列" -由变量归一化，"行" -由对象归一化