Question

我使用R（版本3.2.3）从字符值重新编码多个变量（在同一数据帧中）（＆＃34;高＆＃34;，＆＃34;中＆＃34;，＆＃34;低＆＆＃34;和＃34;没关注＆＃34;）数值（4,3,2和1）。我知道有几种方法可以重新编码变量，在下面的例子中我一直在使用＆＃34; recode＆＃34;功能在汽车包装。这在重新编码单个变量时工作正常，但是当我指定多个变量（第45到68列）时，所有值都替换为＆＃34; N / A＆＃34;。

df[,c(45:68)] <- recode(df[,c(45:68)],"'High'=4;'Medium'=3;'Low'=2;'No Concerns'=1",as.numeric.result=TRUE)

我很感激我在这里可能出错的地方。我是编码社区的新手，所以如果我在问题中提供了足够的详细信息，请告诉我。

Answer 1

尝试以下方法：

java.lang.NoClassDefFoundError: edu/stanford/nlp/pipeline/StanfordCoreNLP

这里发生的是您将各列传递给df[,c(45:68)] <- lapply(df[,c(45:68)], function(x) recode(x,"'High'=4; 'Medium'=3; 'Low'=2; 'No Concerns'=1", as.numeric.result=TRUE))。查看recode的帮助文件，您会看到函数需要数字向量，字符向量或因子作为输入。但是，在您的代码中，您提供了一个列表。上面的代码提供了重新编码的单个列，这应该可以工作。当然，如果没有适当的示例数据，很难说，但试一试。

Answer 2

具有 dplyr 和 hablar 的解决方案：

library(dplyr)
library(hablar)

df <- df %>% 
  mutate_at(vars(45:68),
            funs(case_when(x == 'High'        ~ 4,
                           x == 'Medium'      ~ 3,
                           x == 'Low'         ~ 2;
                           x == 'No Concerns' ~ 1))) %>% 
  convert(num(x))

Answer 3

这对我来说效果更好，尤其是因为recode命令对公式更敏感：

items<-c("a","b","c")

df[items] <- lapply(df[items], function(x) ifelse(x=="STRONGLY AGREE", 6,
  ifelse(x=="AGREE", 5,
  ifelse(x=="SLIGHTLY AGREE", 4,
  ifelse(x=="SLIGHTLY DISAGREE", 3,
  ifelse(x=="DISAGREE", 2,
  ifelse(x=="STRONGLY DISAGREE", 1,0)))))))

在R中有效地将多个变量从字符重新编码为数值

3 个答案: