Question

我尝试使用包含正确答案的矢量重新编码答案。我创建了一个for循环，在每个循环中使用带有新列可能名称的向量创建一个新列（带有编码答案）。

但是，mutate似乎没有接收带名字的向量。我尝试了一些不同的向量和一些paste0（）组合，但似乎没有任何效果。

这是我的可重现代码：

library(dplyr)
library(tibble)

correct = c(4, 5, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 4, 5, 2, 1, 3, 4, 2, 2, 2, 4, 3, 1, 1, 5, 4, 1, 3, 2)

sub1 = c(3, 5, 1, 5, 4, 3, 2, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 1, 5, 1, 4, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 2, 3, 4)

df = t(data.frame(sub1))
colnames(df) = paste0("P", 1:26)

new_names = paste0("P", 1:26, "_coded")

for(i in 1:26){


  df = as.tibble(df) %>% 
    mutate(new_names = case_when(.[i] == correct[i] ~ 1, 
                     .[i] != correct[i] ~ 0, 
                     T ~ 9999999))

  print(df) # to know what's going on.

}

另外，我知道.dots可以在向量中接收名称（我认为），但我不太了解如何在mutate（）内部使用case_when。

欢迎使用重新编码值创建新列的其他方法

更新：我的预期输出将是具有26个新列的原始数据帧，P1_COD：P26_COD，可能值为1（如果正确），0为0（如果不正确）。

像这样的东西（我刚创建了四列，以1和0为例）。

df %>% 
  mutate(P1_COD = 1,
         P2_COD = 0,
         P3_COD = 1,
         P4_COD = 1)

Answer 1

数据的格式不是dplyr最能处理的格式。我建议将数据重构为纵向格式，然后case_when变得微不足道，并且不需要for循环。

请参阅有关tidyr的其他文档，了解有关tidyverse.org documentation

的数据格式的信息

以下是包含样本数据的“纵向”格式示例。我还添加了几个其他主题随机答案。

library(tidyverse)
responses <- data_frame(
  subject = rep(1:3, each = 26),
  qNum = rep(1:26, 3),
  response = c(sub1, 
               sample(5, 26, replace = T),
               sample(5, 26, replace = T)))

可以创建并合并答案：

answers <- data_frame(
  qNum = 1:26,
  answer = correct)
df <- left_join(responses, answers)

接下来，使用dplyr::case_when：

对答案进行评分

df <- df %>% mutate(score = case_when(response == answer ~ 1,
                                TRUE ~ 0))

注意：TRUE ~ 0一开始可能会让人感到困惑。如果第一个条件为FALSE，它会告诉如何处理剩余的值。得到的df / tibble：

# A tibble: 26 x 5
   subject  qNum response answer score
     <dbl> <int>    <dbl>  <dbl> <dbl>
 1       1     1        3      4     0
 2       1     2        5      5     1
 3       1     3        1      2     0
 4       1     4        5      2     0
 5       1     5        4      2     0
 6       1     6        3      3     1
 7       1     7        2      3     0
 8       1     8        5      5     1
 9       1     9        4      4     1
10       1    10        3      5     0
# ... with 16 more rows

如果您想将其转换为“宽”格式，请使用tidyr::spread：

df %>%
  select(-response, -answer) %>% 
  spread(qNum, score, sep = ".")
# A tibble: 3 x 27
  subject qNum.1 qNum.2 qNum.3 qNum.4 qNum.5 qNum.6 qNum.7 qNum.8 qNum.9 qNum.10
*   <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>
1       1      0      1      0      0      0      1      0      1      1       0
2       2      0      0      0      0      1      0      0      0      0       0
3       3      0      0      0      0      1      0      0      0      0       0

将带有名称的向量传递给mutate以创建多个新列

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