Question

我使用以下代码尝试使用特定值替换低于底部2.5％和高于顶部97.5％的变量值。您可以执行该代码。它提供开放数据文件。

credit<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr/german_credit.csv", header=TRUE)
fun <- function(x){
  quantiles <- quantile( x, c(.025, .975 ) )
  x[ x < quantiles[1] ] <- quantiles[1]
  x[ x > quantiles[2] ] <- quantiles[2]
  x
}
fun(credit)

但是出现了错误消息。

Error in `[.data.frame`(x, order(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing)) : 
  undefined columns selected

问题是什么？我很乐意提供任何帮助！

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我发现上述功能在数据框中不起作用，但仅适用于矢量。

我可以使用以下代码更改数据文件中每个变量的异常值：

credit$Duration.of.Credit..month. <- pmax(quantile(credit$Duration.of.Credit..month.,.025), 
                                          pmin(credit$Duration.of.Credit..month., quantile(credit$Duration.of.Credit..month.,.975)))

但是，我的数据文件有很多变量，一个接一个地输入代码很不方便。

那么如何更改特定值不是pmax＆amp; pmin的变量的异常值呢？

Answer 1

只要将其应用于列，您的功能实际上没有任何问题。我会使用mutate_at或mutate_all（如果您确实要将其应用于dplyr包的所有列）。像这样：

library(dplyr)
credit_trunc <- credit %>% 
   mutate_at(vars(Credit.Amount, Creditability), funs(fun))

或

credit_trunc <- credit %>%
   mutate_all(funs(fun))

或者如果您的数据框中还有其他类型的列（例如因子，字符），则可以使用：

 credit_trunc <- credit %>% 
   mutate_if(is.numeric, funs(fun))

这将返回数据框，其中所选/所有列/所有数字列都已根据需要进行了修改。

替换R中的异常值2.5％，97.5％的代码错误

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