我有一个看起来像这样的数据集：但有数百个变量
set.seed(123)
df <- data.frame(id= c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), time=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3),y = rnorm(9), x1 = rnorm(9), x2 = c(0,0,0,0,1,0,1,1,1), x3 = rnorm(9), c1 = rnorm(9), c2 = rnorm(9))
我想标准化我的所有变量以简化回归后的解释。我知道我可以使用一个一个地标准化变量BBmisc
library(BBmisc)
df$z_y <- normalize(df$y, method = "standardize")
但这会导致命令文件非常冗长且杂乱无章。
由于我不能真正使用循环或函数，我想知道是否有人会知道如何在单行（几行）中做到这一点。可能选择相关变量进行标准化。
此外，如果该函数能够检测到假人 (x2) 并避免对这些假人进行标准化，那就太好了
我提前感谢您的帮助