我有一个数据框,其中包含从1到5的不同变量。我想以5变为1的方式重新编码一些变量,反之亦然(x = 6-x)。 我想定义一个变量列表,它将在我的数据帧中像这样重新编码。
以下是使用lapply
的方法。我还没有真正理解它。
#generate example-dataset
var1<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
var2<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
var3<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
dat<-as.data.frame(cbind(var1,var2,var3))
recode.list<-c("var1","var3")
recode.function<- function(x){
x=6-x
}
lapply(recode.list,recode.function,data=dat)
答案 0 :(得分:6)
不需要外部功能或包装。只需在lapply
中使用匿名函数,就像这样:
df[recode.list] <- lapply(df[recode.list], function(x) 6-x)
使用[]
可让我们直接在原始数据集中替换这些列。这是必需的,因为仅使用lapply
会导致数据成为名为list
的数据。
如评论中所述,您甚至可以跳过lapply
:
df[recode.list] <- 6 - df[recode.list]
答案 1 :(得分:1)
以下是使用dplyr
执行此操作的选项:
recode.function<- function(x){
x <- 6-x
}
recode.list <- c("var1","var3")
require(dplyr)
df %>% mutate_each_(funs(recode.function), recode.list)
# var1 var2 var3
#1 2 2 4
#2 3 3 3
#3 3 5 2
#4 3 3 2
#5 4 3 3
#6 5 4 1
#...
答案 2 :(得分:1)
您可以使用mapvalues
中的plyr
。
require(plyr)
# if you just want to replace 5 with 1 and vice versa
df[, recode.list] <- sapply(df[, recode.list], mapvalues, c(1, 5), c(5,1))
# if you want to apply to x=6-x to all values (in this case you don't need mapvalues)
df[, recode.list] <- sapply(df[, recode.list], mapvalues, 1:5, 5:1)