问将变量归一化为最大值-最小的比例
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Stack Overflow用户

提问于 2022-11-07 17:35:50

回答 1查看 32关注 0票数 -2

我试图使用规范化= 30 * (x-min(x))/(max(x)-min(x))到0-30标度来规范这个变量。

在python中，应该是：

new_escore = esg_funds['Portfolio Environmental Score'].apply(lambda x: 30*(x-esg_funds['Portfolio Environmental Score'].min())/(esg_funds['Portfolio Environmental Score'].max()-esg_funds['Portfolio Environmental Score'].min()))

esg_funds是我的数据，'Portfolio Environmental Score'是变量。

如何在这里使用apply()函数？

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-11-07 18:19:12

由于R的矢量化操作，没有必要使用*apply()。相反，你可以：

new_escore <- 30 * (
    esg_funds[['Portfolio Environmental Score']] - min(esg_funds[['Portfolio Environmental Score']])
  ) / (
    max(esg_funds[['Portfolio Environmental Score']] - min(esg_funds[['Portfolio Environmental Score']]))
  )

或者更简洁一些，

normalize <- function(x) 30 * (x - min(x)) / (max(x) - min(x))

new_escore <- normalize(esg_funds[['Portfolio Environmental Score']])

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/74350655

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