R：将[1,2]中的多个列转换为布尔值[TRUE，FALSE]

Question

我有一个数据框（使用read.csv导入），其中包含很多但不是全部的列，这些列的布尔数据编码为1 = false，2 = true。

我想将所有这些转换为布尔值。我知道我可以做到

data$someCol <- data$someCol == 2

我的问题：

• 这是最好的方法吗？
• 还有另一个我可以指定两个＆＃34; 1＆＃34;为FALSE和＆＃34; 2＆＃34;为TRUE，其余为NA？
• 我可以以某种方式＆＃34;大规模处理＆＃34;像这样的列，通过grep选择？

谢谢！

Answer 1

您可以将非1或2的元素转换为NA，并使用逻辑条件df1==2将其转换为TRUE为2的逻辑矩阵，{{1 }为1，其余为FALSE

NA

对于大型数据集，最好使用 is.na(df1) <- !(df1==1|df1==2) df1==2 循环遍历列

lapply

更新

如果我们只想应用列名称以＆＃39; XX＆＃39;开头的列子集， df1[] <- lapply(df1, function(x) {x[!x %in% c(1,2)] <- NA x==2}) 可以选择对列进行子集化，然后使用grep进行循环列的子集，并使用lapply的输出替换该列。

lapply

另一种选择是使用 indx <- grep('^XX', colnames(df2)) df2[indx] <- lapply(df2[indx], function(x) {x[!x %in% c(1,2)] <- NA x==2})

中的mutate_each

dplyr

我们选择名称以XX（ library(dplyr) mutate_each(df2, funs((NA^!. %in% 1:2)*.==2), matches('^XX')) ）开头的列，在matches('^XX')内创建逻辑条件。 funs表示列中的任何元素。

.

给出逻辑输出。如果元素是1或2，我们得到 . %in% 1:2 ，如果不是TRUE。

FALSE

我们否定（ (NA^!. %in% 1:2) ）!的输出，以便TRUE变为FALSE，FALSE变为TRUE，将TRUE值更改为NA（TRUE/FALSE），从而转换为不是1或2到NA，所有其他值都是1。

NA^!...

然后我们将 *.==2 乘以我们从早期输出得到的值，以便NA值保持为NA，1值变为该位置的值，例如， *。这可以通过1*2=2转换为逻辑输出。如果值为2，则返回为TRUE，否则（即1）返回FALSE。

除非我们指定原始对象名称

，否则使用.==2不会更改原始对象

mutate_each

无需将其分配回来的另一个选项是使用 df2 <- mutate_each(df2, funs((NA^!. %in% 1:2)*.==2), matches('^XX')) 中的%<>%运算符

magrittr

数据

  library(magrittr)
  df2 %<>%
        mutate_each(funs((NA^!. %in% 1:2)*.==2), matches('^XX'))