Question

我正在尝试做什么：从一个数据框中取出列，使用ifelse语句重新编码它们，然后将它们移动到一个新的数据框，一直使用dplyr和管道一次性完成。

问题：代码只对一列有效，但是当R遇到同一行代码中的多个列时，我遇到了问题。第二列无法识别，R抛出错误。我收到以下错误：

mutate_impl（.data，dots）中的错误：评估错误：找不到对象'var2_orig'。

对此为何的任何想法？如果不使用ifelse语句，可能还有一种更简单的方法。我也对这方面的建议持开放态度，但我仍然对如何使用ifelse以及为什么错误包含多个列感到好奇。非常感谢。

示例代码：

library(tidyverse)

# creating fake data set
df_orig <- data_frame(var1_orig = sample(1:3, 50, replace = T),
                  var2_orig = sample(-2:2, 50, replace = T))

# works for one var (recoding 3's as NA, 2's as 1, and 1's as 0):

df_new <- df_orig %>%
  as_tibble() %>%
  transmute(var1_new = ifelse(var1_orig == 3, NA, ifelse(var1_orig == 
  2, 1, ifelse(var1_orig == 1, 0, var1_orig))))

# and works the other var (recoding negatives as NA, 1's and 2's as 1, and 
leaving 0's as 0's):

df_new <- df_orig %>%
  as_tibble() %>%
  transmute(var2_new = ifelse(var2_orig < 0, NA, ifelse(var2_orig == 
  1 | var2_orig == 2, 1, 0)))

# but not together in same line of code (error: var2_orig not recognized):

df_new <- df_orig %>%
  as_tibble() %>%
  transmute(var1_new = ifelse(var1_orig == 3, NA, ifelse(var1_orig == 
  2, 1, ifelse(var1_orig == 1, 0, var1_orig)))) %>%
  transmute(var2_new = ifelse(var2_orig < 0, NA, ifelse(var2_orig == 
  1 | var2_orig == 2, 1, 0)))

Answer 1

dplyr的动词transmute仅保留您创建的变量，并删除原始的varabiles，因此var2_orig不再存在transmute。

您可以在同一个transmute调用中创建两个变量，使用mutate，然后在不需要时删除原始变量。

顺便说一下，case_when在这里很有用：

df_orig %>% 
  transmute(var1_new = case_when(var1_orig == 3 ~ NA_integer_,
                              var1_orig == 2 ~ 1L,
                              TRUE ~ var1_orig),
            var2_new = case_when(var2_orig < 0 ~ NA_integer_,
                              var2_orig %in% 1:2 ~ 1L,
                              TRUE ~ 0L)
  )
#> # A tibble: 50 x 2
#>    var1_new var2_new
#>       <int>    <int>
#>  1        1        1
#>  2        1        1
#>  3        1        0
#>  4       NA       NA
#>  5       NA        0
#>  6        1       NA
#>  7        1        1
#>  8        1        1
#>  9        1        1
#> 10        1        1
#> # ... with 40 more rows

Answer 2

Transmute会丢弃变量，因此会出错。您可以使用mutate更新现有变量，然后使用rename_all（如果需要）更改其名称，

df_orig %>%
    as_tibble() %>%
    mutate(var1_orig = ifelse(var1_orig == 3, NA, ifelse(var1_orig == 2, 1,
                                                         ifelse(var1_orig == 1, 0, var1_orig))),
           var2_orig = ifelse(var2_orig < 0, NA, ifelse(var2_orig == 1 | var2_orig == 2, 1, 0))) %>%
    rename_all(funs(sub('_.*', '_new', .)))

多个ifelse语句和dplyr管道，不识别第二个对象

2 个答案: