使用dplyr重新编码数据框的选定列中的值

Question

我有一个很大的数据集，如下面的示例所示。标头中带有As的列的代码为1到4，带有Bs的列的代码为1到3。

library(dplyr)

d <- data.frame(
     ID = 1:10,
     A = sample(x = 1:4, size = 10, replace = T),
     AA = sample(x = 1:4, size = 10, replace = T),
     B = sample(x = 1:3, size = 10, replace = T),
     BB = sample(x = 1:3, size = 10, replace = T)
) 

是否有一种巧妙的方法可以使用dplyr中的管道将标头中带有As的列和带有Bs的列中的值重新编码为以下字符串？

• As-从1、2、3、4到绿色，黄色，橙色，红色
• BS-从1、2、3到绿色，黄色，红色

这是真实数据集的简化版本。

Answer 1

通过使用dplyr中的mutate_at，可以完成从数字代码到字符串的重新编码。首先必须将要重新编码的列从数字强制转换为字符，否则将出现错误消息。

library(dplyr)

d <- data.frame(
     ID = 1:10,
     A  = sample(x = 1:4, size = 10, replace = T),
     AA = sample(x = 1:4, size = 10, replace = T),
     B  = sample(x = 1:3, size = 10, replace = T),
     BB = sample(x = 1:3, size = 10, replace = T))

d_recoded <- d %>% mutate_at(vars(-contains("ID")), funs(as.character)) %>%
             mutate_at(vars(contains("A"), -contains("ID")), funs(case_when(. == 1 ~ "Green", . == 2 ~ "Yellow", . == 3 ~ "Orange", . == 4 ~ "Red"))) %>%
             mutate_at(vars(contains("B"), -contains("ID")), funs(case_when(. == 1 ~ "Green", . == 2 ~ "Yellow", . == 3 ~ "Red")))