Question

我在2013年最后一次使用它后再次拿起R。我已经习惯了使用dplyr，但是我遇到了一个简单任务的问题。我有一张看起来像

的桌子

Participant Q1       Q2      Q3     Q4       Q5
1           agree  neutral   NA    Disagree  Agree
2           neutral agree    NA     NA       NA

我的目标

   Participant Q1       Q2      Q3     Q4       Q5
    1           3       2       NA      1       3
    2           2       1       NA     NA       NA

我希望能够将分类值更改为列Q1：Q5的数值，但是我看到使用dode重新编码的所有示例都适用于行而没有列。（我可能会在示例中遗漏一些内容）。然后我希望能够选择Q1和Q2列并对其进行反向编码。

我试图在dplyr中学习如果可能的话

谢谢

Answer 1

由于dplyr的recode功能，现在相当简单。这是一种方法：

# Generate a dataframe to match yours

df <- data.frame(
  participant = c(1,2),
  Q1 = c("agree", "neutral"),
  Q2 = c("neutral", "agree"),
  Q3 = c(NA,NA),
  Q4 = c("Disagree", NA),
  Q5 = c("Agree", NA)
)

# Use recode to recode the data

df_recode <- df %>%
  mutate(Q1 = recode(Q1, "agree" = 3, "neutral" = 2),
         Q2 = recode(Q2, "neutral" = 2, "agree" = 1),
         Q4 = recode(Q4, "Disagree" = 1),
         Q5 = recode(Q5, "Agree" = 3)
  )

您还希望了解帮助文件中的.default和.missing个参数，以确保在您没有＆＃39时引入NAs ; t表示。

Answer 2

我们可以在base R中执行此操作，而无需使用任何软件包。创建一个名为vector的查找（＆＃39; v1＆＃39;），遍历列并使用该向量更改列中的值

v1 <- setNames(c(1:3, 3), c("Disagree", "neutral", "agree", "Agree"))
df1[-1] <- lapply(df1[-1], function(x) if(any(!is.na(x))) v1[x] else NA)
df1 
#  Participant Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
#1           1  3  2 NA  1  3
#2           2  2  3 NA NA NA

数据

df1 <- structure(list(Participant = 1:2, Q1 = c("agree", "neutral"), 
Q2 = c("neutral", "agree"), Q3 = c(NA, NA), Q4 = c("Disagree", 
NA), Q5 = c("Agree", NA)), .Names = c("Participant", "Q1", 
"Q2", "Q3", "Q4", "Q5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

如何使用dplyr

2 个答案:

数据