对 R 中的所有变量重复转换答案

【问题标题】：Repeat transformation for all variables in R对 R 中的所有变量重复转换
【发布时间】：2021-04-09 10:56:42
【问题描述】：

我有 84 个变量，我需要创建新的 42 个变量。每个变量都有一个从 1 到 3 的值。每个新变量都有一个从 1 到 7 的值。第一个新变量的值取决于第一个和第二个变量的值（下面的代码）。我用这个规则编写代码，一切正常。

但我不知道如何为其他变量重复此代码。第二个新变量必须基于第三个和第四个变量，第三个新变量基于第五个和第六个等（new_var2 = ITEM3 & ITEM4, new_var3 = ITEM5 & ITEM6....）。

感谢您的帮助

mydata<-within(mydata, {
  new_var1[ITEM1==3 & ITEM2==3]<-"7"
  new_var1[ITEM1==3 & ITEM2==2]<-"6"
  new_var1[ITEM1==3 & ITEM2==1]<-"5"
  new_var1[ITEM1==2 & ITEM2==1]<-"4"
  new_var1[ITEM1==2 & ITEM2==2]<-"4"
  new_var1[ITEM1==2 & ITEM2==3]<-"4"
  new_var1[ITEM1==1 & ITEM2==1]<-"3"
  new_var1[ITEM1==1 & ITEM2==2]<-"2"
  new_var1[ITEM1==1 & ITEM2==3]<-"1"
})

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

你可以这样做：

library(dplyr)
library(tibble)
recode_function <- function(x, y){
    case_when(
        x == 3 & y == 3 ~ 7, 
        x == 3 & y == 2 ~ 6,
        x == 3 & y == 1 ~ 5, 
        x == 2  ~ 4, 
        x == 1 & y == 1 ~ 3, 
        x == 1 & y == 2 ~ 2, 
        x == 1 & y == 3 ~ 1, 
        TRUE ~ NA_real_
    )
}

dat <- tibble(
    ITEM1 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM2 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM3 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM4 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM5 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM6 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM7 = sample(1:3, 100, replace=TRUE),
    ITEM8 = sample(1:3, 100, replace=TRUE)
)

firsts <- dat %>% select(seq(1,8, by=2))
seconds <- dat %>% select(seq(2,8, by=2))
out <- sapply(1:4, function(i)recode_function(firsts[,i], seconds[,i]))
head(firsts)
# # A tibble: 6 x 4
#      ITEM1 ITEM3 ITEM5 ITEM7
#      <int> <int> <int> <int>
# 1     3     1     3     1
# 2     1     3     3     3
# 3     2     3     1     1
# 4     1     1     2     2
# 5     1     2     1     2
# 6     2     1     2     3
head(seconds)
# # A tibble: 6 x 4
#      ITEM2 ITEM4 ITEM6 ITEM8
#      <int> <int> <int> <int>
# 1     1     3     2     2
# 2     1     1     2     3
# 3     3     1     1     1
# 4     1     1     3     3
# 5     3     3     1     2
# 6     2     1     3     3
head(out)
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    5    1    6    2
# [2,]    3    5    6    7
# [3,]    4    5    3    3
# [4,]    3    3    4    4
# [5,]    1    4    3    4
# [6,]    4    3    4    7

【讨论】：