如何使用 dplyr 正确使用 mutate_all 和重新编码？答案

【问题标题】：How to use mutate_all and recode together properly using dplyr?如何使用 dplyr 正确使用 mutate_all 和重新编码？
【发布时间】：2017-02-22 15:20:39
【问题描述】：

我一直在尝试使用 recode 的 dplyr 变体，并在数据集中的所有变量上结合 mutate_all，但它不会产生预期的输出。我发现的其他答案没有解决这个问题（例如Recode and Mutate_all in dplyr）

这是我尝试过的：

library(tidyverse)
library(car)

# Create sample data
df <- data_frame(a = c("Yes","Maybe","No","Yes"), b = c("No","Maybe","Yes","Yes"))

# Using dplyr::recode
df %>% mutate_all(funs(recode(., `1` = "Yes", `0` = "No", `NA` = "Maybe")))

对值没有影响：

# A tibble: 4 × 2
      a     b
  <chr> <chr>
1   Yes    No
2 Maybe Maybe
3    No   Yes
4   Yes   Yes

我想要的可以使用 car::Recode 来复制：

# Using car::Recode
df %>% mutate_all(funs(Recode(., "'Yes' = 1; 'No' = 0; 'Maybe' = NA")))

这是期望的结果：

# A tibble: 4 × 2
      a     b
  <dbl> <dbl>
1     1     0
2    NA    NA
3     0     1
4     1     1

【问题讨论】：

这也可以不用recode来完成
我知道可以做到，但我想知道 dplyr::recode 缺少什么。我想避免类似 ifelse 的解决方案。
不是答案，而是一个简单的替代方案：df[] <- factor(unlist(df), levels = c("Yes", "No", "Maybe"), labels = c(1, 0, NA))
它似乎在mutate 内部工作，即df %>% mutate(a = dplyr::recode(a, Yes = 1, No = 2, Maybe = NA_real_)) # A tibble: 4 × 2 a b <dbl> <chr> 1 1 No 2 NA Maybe 3 2 Yes 4 1 Yes

标签： r dplyr recode

【解决方案1】：

您在dplyr::recode 中反转了“键/值”。这对我有用：

df %>% mutate_all(funs(recode(., Yes = 1L, No = 0L, Maybe = NA_integer_)))

# A tibble: 4 × 2
      a     b
  <dbl> <dbl>
1     1     0
2    NA    NA
3     0     1
4     1     1

请注意，如果您不指定NA 的类型，则会引发错误。

您也可以使用带引号或不带引号的值（例如：Yes 或 'Yes' 都有效）

【讨论】：

对，你甚至不需要引用是，否等
太好了，感谢您的帮助。我对文档示例感到困惑，但我想这是我的错！