Question

我的数据集中有几个变量需要以完全相同的方式进行重新编码，还有一些需要以不同方式重新编码的其他变量。我尝试写一个函数来帮助我，但我遇到了麻烦。

library(dplyr)
recode_liberalSupport = function(arg1){
  arg1 = recode(arg1, "1=-1;2=1;else=NA")
  return(arg1)
}

liberals = c(df$var1, df$var4, df$var8)
for(i in unique(liberals)){
  paste(df$liberals[i] <- sapply(liberals, FUN = recode_liberalSupport))
}

R studio在此工作约5分钟然后给我这个错误消息：

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, liberals, value = c(NA_real_, NA_real_,  : 
  replacement has 9 rows, data has 64600
In addition: Warning messages:
1: Unknown or uninitialised column: 'liberals'. 
2: In df$liberals[i] <- sapply(liberals, FUN = recode_liberalSupport) :
  number of items to replace is not a multiple of replacement length

任何帮助都会非常感激！谢谢

Answer 1

对于 dplyr ，我认为这更整洁。正确使用recode是一个好主意。 mutate_all()可用于对所选变量的整个数据框mutate_at()进行操作。有很多方法可以在 dplyr 中指定变量。

mydata <- data.frame(arg1=c(1,2,4,5),arg2=c(1,1,2,0),arg3=c(1,1,1,1))

mydata

  arg1 arg2 arg3
1    1    1    1
2    2    1    1
3    4    2    1
4    5    0    1

mydata <- mydata %>% 
     mutate_at(c("arg1","arg2"), funs(recode(., `1`=-1, `2`=1, .default = NaN)))

mydata

  arg1 arg2 arg3
1   -1   -1    1
2    1   -1    1
3  NaN    1    1
4  NaN  NaN    1

我使用NaN代替NA，因为数字更容易在其他数字的列中进行管理。

Answer 2

与往常一样，有很多方法可以做到这一点。我不太清楚dplyr使用该功能，但这似乎是你正在寻找的。

mydata <- data.frame(arg1=c(1,2,4,5),arg2=c(1,1,2,0))
mydata
  arg1 arg2
1    1    1
2    2    1
3    4    2
4    5    0

使用嵌套ifelse()

重新编码的函数

recode_liberalSupport <- function(var = "arg1", data=mydata) {
+   recoded <- ifelse(mydata[[var]] == 1, -1,
+                           ifelse(mydata[[var]] == 2, 1, NA))
+   return(recoded)
+ }

调用函数

recode_liberalSupport(var = "arg1")
[1] -1  1 NA NA

将变量arg1替换为重新编码的值。

mydata$arg1 <- recode_liberalSupport(var = "arg1") 
mydata
  arg1 arg2
1   -1    1
2    1    1
3   NA    2
4   NA    0

R：如何一次重新编码多个变量

2 个答案: