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agrupar y escalar/normalizar una columna en r

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Solución:

El problema es que está utilizando el verbo dplyr incorrecto. Resumir creará un resultado por grupo por variable. Lo que quieres es mutar. Mutate cambia las variables y devuelve un resultado de la misma longitud que el original. Consulte http://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/dplyr.html. Debajo de dos enfoques usando dplyr:

df %>%
    group_by(Store) %>%
    mutate(Temperature = normalit(Temperature), Sum_Sales = normalit(Sum_Sales))

df %>%
    group_by(Store) %>%
    mutate_each(funs(normalit), Temperature, Sum_Sales)

Nota: La variable Store es diferente entre sus datos y el resultado deseado. Supuse que @jlhoward obtuvo los datos correctos.

Aquí hay una solución de tabla de datos. Cambié un poco tu ejemplo para tener dos tipos de tienda.

df <- read.table(header=T,text="Store Temperature Unemployment Sum_Sales
1     1       42.31        8.106   1643691
2     1       38.51        8.106   1641957
3     1       39.93        8.106   1611968
4     2       46.63        8.106   1409728
5     2       46.50        8.106   1554807
6     2       57.79        8.106   1439542")

library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[,list(Temperature=normalit(Temperature),Sum_Sales=normalit(Sum_Sales)),
    by=list(Store,Unemployment)]
#    Store Unemployment Temperature Sum_Sales
# 1:     1        8.106  1.00000000 1.0000000
# 2:     1        8.106  0.00000000 0.9453393
# 3:     1        8.106  0.37368421 0.0000000
# 4:     2        8.106  0.01151461 0.0000000
# 5:     2        8.106  0.00000000 1.0000000
# 6:     2        8.106  1.00000000 0.2055018

Tenga en cuenta que su normalización tendrá problemas si solo hay 1 fila para un almacén.

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