使用列表/数据框/向量通过Hmisc将标签分配给数据框的列名

Question

我想使用数据框的列Variables：

  Variables Varcode  Country Ccode  2000  2001 
1 Power     P        France  FR     1213  1234
2 Happiness H        France  FR     1872  2345
3 Power     P        UK      UK     1726  6433
4 Happiness H        UK      UK     2234  9082

为另一个（重塑的）数据帧的列名（从变量P开始）分配标签：

  Year      Country Ccode P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000      France  FR    1213           1872  
2 2001      France  FR    1234           2345
3 2000      UK      UK    1726           2234
4 2001      UK      UK    6433           9082

我想到以下几点：

重塑之前

library(Hmisc)
LabelList <- as.data.frame(df1$Varcode)
LabelList <- as.character(LabelList) #(EDIT)

重塑

df2 %>% 
  select(-Variables) %>% 
  gather(Year, val,`2000`:`2001`) %>% 
  unite(Country_Ccode, Country, Ccode, sep = "_") %>% 
  spread(Varcode, val) %>% 
  separate(Country_Ccode, c("Country", "Ccode"), sep = "_")

重塑后（编辑：标签功能仅允许向量1）

for(i in LabelList){
label(df2[,i]) <- LabelList[i]

但是随后出现以下错误：

Error in `[.data.frame`(List, i) : undefined columns selected
Error : Unsupported index type: factor

在as.character（LabelList）之后，错误变为：

Error : Column `c(1, 2, 3, 4, 5, 6, .., )

有什么想法吗？

Answer 1

这是一个棘手的问题。因此，我将逐步展示我的尝试。

1。在没有label<-()

的情况下进行重塑

在第一次尝试时，我诉诸了data.table，我对此更加了解。

library(data.table)   # for melt() and dcast()
library(magrittr)     # for piping %>%
df1 %>% 
  setDT() %>%
  melt(measure.vars = patterns("^20"), variable.name = "Year") %>% 
  dcast(... ~ Varcode + Variables)

   Country Ccode Year H_Happiness P_Power
1:  France    FR 2000        1872    1213
2:  France    FR 2001        2345    1234
3:      UK    UK 2000        2234    1726
4:      UK    UK 2001        9082    6433

现在，值vars的列标题包含Varcode和Variables。我之所以尝试这样做是因为我不确定OP打算通过使用Hmisc::label()来实现什么。

2。用label<-()

重塑

df2 <- df1 %>% 
  setDT() %>%
  melt(measure.vars = patterns("^20"), variable.name = "Year") %>% 
  dcast(Year + Country + Ccode ~ Varcode)

   Year Country Ccode    H    P
1: 2000  France    FR 1872 1213
2: 2000      UK    UK 2234 1726
3: 2001  France    FR 2345 1234
4: 2001      UK    UK 9082 6433

现在，我们必须将标签添加到列H和P中。

# create list of labels
Lbl <- df1[, .(Variables, Varcode)] %>% unique()
Lbl

   Variables Varcode
1:     Power       P
2: Happiness       H

# set labels
for (i in seq_len(nrow(Lbl))) {
  Hmisc::label(df2[[Lbl$Varcode[i]]]) <- Lbl$Variables[i]
}
str(df2)

Classes ‘data.table’ and 'data.frame':    4 obs. of  5 variables:
 $ Year   : Factor w/ 2 levels "2000","2001": 1 1 2 2
 $ Country: chr  "France" "UK" "France" "UK"
 $ Ccode  : chr  "FR" "UK" "FR" "UK"
 $ H      : 'labelled' int  1872 2234 2345 9082
  ..- attr(*, "label")= chr "Happiness"
 $ P      : 'labelled' int  1213 1726 1234 6433
  ..- attr(*, "label")= chr "Power"
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 
 - attr(*, "sorted")= chr  "Year" "Country" "Ccode"

现在，H和P列均已相应标记。

3。完成OP的方法

library(dplyr)
library(tidyr)
df2 <- df1 %>% 
  select(-Variables) %>% 
  gather(Year, val,`2000`:`2001`) %>% 
  spread(Varcode, val)
df2

  Country Ccode Year    H    P
1  France    FR 2000 1872 1213
2  France    FR 2001 2345 1234
3      UK    UK 2000 2234 1726
4      UK    UK 2001 9082 6433

请注意，unite()和separate()的调用已被跳过，因为不需要它们来重现预期的结果。

Lbl <- df1 %>% 
  distinct(Varcode, Variables)
for (i in seq_len(nrow(Lbl))) {
  Hmisc::label(df2[[Lbl$Varcode[i]]]) <- Lbl$Variables[i]
}
str(df2)

'data.frame': 4 obs. of  5 variables:
 $ Country: chr  "France" "France" "UK" "UK"
 $ Ccode  : chr  "FR" "FR" "UK" "UK"
 $ Year   : chr  "2000" "2001" "2000" "2001"
 $ H      : 'labelled' int  1872 2345 2234 9082
  ..- attr(*, "label")= chr "Happiness"
 $ P      : 'labelled' int  1213 1234 1726 6433
  ..- attr(*, "label")= chr "Power"

数据

df1 <- data.table::fread(
"i  Variables Varcode  Country Ccode  2000  2001 
1 Power     P        France  FR     1213  1234
2 Happiness H        France  FR     1872  2345
3 Power     P        UK      UK     1726  6433
4 Happiness H        UK      UK     2234  9082
", drop = 1L, data.table = FALSE)