Question

我一直在寻找解决方案并尝试多种方法来实现我想要的效果，但无济于事！我真的很感激一些帮助。

我有几张表格，其中包含不同国家/地区的数据。我需要按国家/地区合并这些表，但在每个表中，同一个国家/地区的引用方式通常不同，因此我需要先将它们标准化。

示例表1：

birth_country   mean_age
China           37
Germany         42

示例表2：

birth_country                   proportion_male
Federal Republic of Germany     54
China, People's Republic of     43

所以我想做这样的事情（当我按照以下方式对单个表进行操作时）：

table1$birth_country[table1$birth_country == "China"] <- "China, People\'s Republic of"
table1$birth_country[table1$birth_country == "Federal Republic of Germany"] <- "Germany"

但不管我尝试什么，我似乎无法将这种过程应用到我的所有表格中。我已尝试lapply和for循环，至少有以下十种变体......：

        standardizeCountryNames<-function(x){
          x[x == "China"] <- "China, People\'s Republic of"
          x[x == "Federal Republic of Germany"] <- "Germany"
        }

  tables<-list(table1, table2, table3)

 lapply(tables, function(i) {standardizeCountryNames(i$birth_country)})

和

for (k in 1:length(tables)){

          tables[[k]]$birth_country[tables[[k]]$birth_country == "China"] <- "China, People\'s Republic of" }

我尝试过以不同方式引用birth_country变量，例如使用with(table)和attach(table)。

任何帮助将不胜感激！（：

Answer 1

你快到了那里：

table1 <- read.table(
  text = "birth_country   mean_age
China           37
Germany         42", 
  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

table2 <- read.table(
  text = 'birth_country                   proportion_male
"Federal Republic of Germany"     54
"China, People\'s Republic of"     43', 
  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

standardizeCountryNames<-function(x){
  x$birth_country[x$birth_country == "China"] <- "China, People\'s Republic of"
  x$birth_country[x$birth_country == "Federal Republic of Germany"] <- "Germany"
  x
}

tables<-list(table1, table2)

lapply(tables, function(i) {standardizeCountryNames(i)})
# [[1]]
#                 birth_country mean_age
# 1 China, People's Republic of       37
# 2                     Germany       42
# 
# [[2]]
#                 birth_country proportion_male
# 1                     Germany              54
# 2 China, People's Republic of              43

R：在多个表中更改值

1 个答案: