在R中一次重新调整许多变量答案

【问题标题】：relevel many variables at once in R在R中一次重新调整许多变量
【发布时间】：2015-09-23 22:45:48
【问题描述】：

我想知道 R 中是否有办法以 DRY 方式分解和重新调整许多变量。所以假设我有 15 个虚拟变量，全部用 0 和 1 编码。默认情况下，R 将 0 设为参考类别我如何使用因子和重新调整函数将所有 15 个变量的参考水平更改为 1。这可以在循环中完成吗?比如：

varList <- list("V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6", "V7", 
                 "V8", "V9", "V10", "V11", "V12", "V13", "V14", "V15")

for (i in varList) {
    df$i <- factor(df$i)
    df$i <- relevel(df$i, ref = "1")
}

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

您可以使用[[ 以这种方式访问变量：

for (i in varList) {
    df[[i]] <- relevel(factor(df[[i]]), ref = "1")
}

将相同的转换应用于数据框的许多列的另一种方法是使用 dplyr 的 mutate_each 函数：

library(dplyr)
var_vector <- c("V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6", "V7", 
                "V8", "V9", "V10", "V11", "V12", "V13", "V14", "V15")

relev <- function(f) relevel(factor(f), ref = "1")

df <- mutate_each(df, funs(relev), one_of(var_vector))

如果您要转换的列都遵循特定模式，您可以简单地执行以下操作：

# transform columns that start with V
df <- mutate_each(df, funs(relev), starts_with("V"))
# transform columns that have V then a number
df <- mutate_each(df, funs(relev), matches("^V\\d+"))

【讨论】：

啊太棒了！感谢您的帮助！

【解决方案2】：

我们可以使用 set from data.table 在循环中更改多个列。由于避免了[.data.table 的开销，因此非常有效。

library(data.table)#v1.9.5
setDT(df)
nm1 <- unlist(varList)

for(j in nm1){
   set(df, i=NULL, j=j, value=relevel(factor(df[[j]]), ref="1"))
}  

str(df)

数据

set.seed(12)
df <- as.data.frame(matrix(as.character(sample(0:9, 20*100, 
        replace=TRUE)), ncol=20))

【讨论】：