Question

我有一个包含大量变量的数据框。这些变量的子集名称中包含一个数字（例如x1_v和x2_v），我想为任意大小的子集重新编码这些变量的值。我使用for循环尝试了以下操作，但它没有重新编码。

library(car)
library(magrittr)

# Sample df
x1_v <- seq(1:5)
x2_v <- rep(5,5)
fun <- c("a","b","c","r","q")
data <- data.frame(x1_v, x2_v, fun)

# Loop
for (i in 1:2){
 paste0("data$x", i, "_v") %>% 
     assign(paste0("data$x", i, "_v") %>%
     recode("c(0, 5) = NA"))
}

我知道这通过使用循环和assign()违反了几乎所有R协议，但我试图理解

为什么这不起作用
我如何使用像申请这样的东西来解决这个问题。

我认为制作一个列表是有道理的，但我想在最后将所有数据保存在数据框类中。

Answer 1

这是不起作用的一点：
```
assign(paste0("data$x", i, "_v") %>%
    recode("c(0, 5) = NA")
```
您正在传递recode字符串，用于＆＃34;数据$ x1_v＆＃34;当var需要向量变量时。如果你想进入组合字符串以形成表达式和函数调用的领域，你应该看看eval()，但我认为这样做对你正在尝试做的事情有些过分。避免这种编程风格的另一个原因是它不能很好地与%>%一起使用。
如果我正确阅读了您的代码，您正在尝试重新编码数据框中与名称中的某个模式匹配的列。您已经要求提供矢量化解决方案，dplyr具有可以提供帮助的设施。 dplyr::mutate_at()将是不错的选择。有一个dplyr::recode()，但它需要您详尽地指定所有案例，并且对类型非常挑剔。例如，这是我用dplyr::recode()来捕捉你的意图的最接近的地方：
```
library(dplyr)
data %>% 
    mutate_at( .funs = funs(recode(., `0` = NA_real_, 
                                      `5` = NA_real_,
                                      `1` = 1,
                                      `2` = 2,
                                      `3` = 3,
                                      `4` = 4)),
              .cols = vars(matches("x[0-9].*_v"))
    )
```
请注意使用正在对列名进行正则表达式匹配的.cols = vars(matches("x[0-9].*_v")来查找x#_v个。此外，在funs()内.指的是我正在操作的列。＆＃39;不是＆＃39;管道传递的输出。＆＃39;

也许ifelse()或if_else()是更好的选择。 ifelse()（速度较慢，类型较安全）：
```
data %>% 
    mutate_at( .funs = funs(ifelse(. == 0| . == 5, 
                                   yes = NA,
                                   no = .)),
               .cols = vars(matches("x[0-9].*_v"))
    )
```
if_else()需要x2_v和x1_v的类型相同，而目前它们并不相同。 x2_v <- rep(as.integer(5),5)会解决这个问题。然后你可以这样做：
```
data %>% 
    mutate_at( .funs = funs(if_else(. == 0| . == 5, 
                                    true = NA_integer_,
                                    false = .)),
               .cols = vars(matches("x[0-9].*_v"))
 )
```

如何遍历字符串（变量）并重新编码值？

1 个答案: